Pagrindiniai pasiėmimai
- Mokslininkai naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų atrasti naujų medžiagų.
- Medžiagos gali būti labai svarbios kuriant baterijas, kurios užtikrina didesnį atstumą ir padidina elektrinių transporto priemonių saugumą.
- Geresni automobilių akumuliatoriai gali būti maždaug po 10 metų, kol jie pasirodys rinkoje.
Dėl dirbtinio intelekto (DI) elektriniai automobiliai vieną dieną galės būti maitinami naujo tipo baterijomis.
Liverpulio universiteto mokslininkai teigia sukūrę bendradarbiaujantį dirbtinio intelekto įrankį, kuris sumažina laiką ir pastangas, kurių reikia norint atrasti naujas medžiagas. Ši naujovė yra vis didėjančio AI naudojimo dalis, padedanti kurti viską nuo naujų vaistų iki naujų baterijų.
„Dėl didelio našumo programinės įrangos įrankių, apdorojimo galios ir pigios atminties, dirbtinis intelektas gali visiškai automatizuoti sudėtingas užduotis ir pateikti nuoseklius bei tikslius atradimus“, – sakė AI naudojančios bendrovės Nanotronics generalinis direktorius Matthew Putmanas. Lifewire interviu el. paštu.
"Jos priežiūrai reikia mažiau darbo jėgos ir ją galima greitai koreguoti, kai pakeičiamos gamybos strategijos ir gamybos planai."
Medžiagų pasaulis
Remiantis neseniai paskelbtu straipsniu Nature Communications, Liverpulio universiteto mokslininkai jau panaudojo savo naująjį AI įrankį. Komanda atrado keturias naujas medžiagas, įskaitant naują kietojo kūno medžiagų, kurios praleidžia litį, šeimą.
Medžiagos gali būti labai svarbios kuriant baterijas, kurios užtikrina didesnį atstumą ir padidina elektrinių transporto priemonių saugumą.
AI įrankis tiria ryšius tarp žinomų medžiagų greičiau nei žmonės. Šie ryšiai naudojami norint rasti ir reitinguoti elementų derinius, kurie gali sudaryti naują medžiagą.
Mokslininkai naudoja reitingus, kad nukreiptų tikslingai tyrinėdami nežinomą cheminę erdvę, todėl eksperimentiniai tyrimai tampa daug veiksmingesni. Tie mokslininkai priima galutinius sprendimus, remdamiesi AI pateikta informacija.
"Iki šiol įprastas ir galingas metodas buvo kurti naujas medžiagas, panašias į esamas, tačiau dažnai tai lemia medžiagas, kurios yra panašios į tas, kurias jau turime", - sakė Mattas Rosseinsky, pagrindinis knygos autorius. laikraštis, sakoma pranešime spaudai.
"Todėl mums reikia naujų įrankių, kurie sumažintų laiką ir pastangas, kurių reikia norint atrasti tikrai naujas medžiagas, pvz., čia sukurtą, kuri sujungia dirbtinį intelektą ir žmogaus intelektą, kad išnaudotų visas galimybes."
Dirbtinio intelekto identifikuotos medžiagos buvo pagamintos naujiems ličio jonų elektrodams, kurie kartais naudojami buitinėje elektronikoje, sakė Bostono universiteto inžinerijos profesorė Emily Ryan, dirbanti su AI padedamu naujų technologijų atradimu. Lifewire interviu el. paštu. Ji nedalyvavo Liverpulio tyrime.
Mokslininkai naudoja duomenų bazes, kad nuspėtų, kurie junginiai gali sukurti naujų ir įdomių medžiagų.
„Nors vis dar vyksta tyrimų ir plėtros etapai, jie žada“, – sakė ji. "Nesu tikras dėl komercializavimo termino, bet medžiagų kūrimas paprastai trunka 10 metų ir daugiau."
AI Accelerators
Viso pasaulio įmonės dvigubai sumažino dirbtinio intelekto grindžiamas medžiagų gamybos strategijas, o vartotojai jau mato naudą, sakė Putmanas.
„Mokslininkai naudoja duomenų bazes, kad nuspėtų, kurie junginiai gali sukurti naujų ir įdomių medžiagų“, – pridūrė jis.„Jie gali sukurti spartųjį klavišą su dirbtiniu intelektu, kad sukurtų ypač stiprias medžiagas, o AI pasakys mokslininkams geriausią eksperimentą, kurį reikia atlikti, kad būtų sukurta nauja medžiaga."
Mašininis mokymasis ir AI taikomi daugelyje sričių, įskaitant sveikatos programas ir energiją.
„Ieškant geresnio energijos kaupimo, dirbtinio intelekto metodai taikomi naujoms elektrolitų ir elektrodų medžiagoms tirti, siekiant pagerinti naujos kartos baterijų veikimą ir prailginti tarnavimo laiką“, – sakė Ryanas. "AI ir ML taikomi didelio našumo skaičiavimams, siekiant nustatyti naujas medžiagas, kurios galbūt galėtų pakeisti esamas elektrolitų ir elektrodų medžiagas."
Tačiau dirbtinio intelekto naudojimas atradimams turi ir tamsiąją pusę, interviu el. paštu „Lifewire“sakė Vakarų universiteto inžinerijos profesorius Joshua M. Pearce. Kai kurie mokslininkai bando naudoti AI kaip patentuotus robotus, kad monopolizuoti pažangias medžiagas. Pearce'as neseniai parašė dokumentą, kuriame aprašoma, kaip ankstyvas pagrindinių statybinių blokų patentavimas sugadino nanotechnologijas ir sulėtino jos pažangą.
„Medžiagų moksle tai yra tikra rizika“, – pridūrė jis. „3D spausdinimo srityje kažkas Europoje bandė patentuoti visų termoplastikų naudojimą priedų gamybai, o tai yra pagrindinis procesas, kurį mes visi naudojame“.
