Поможет ли искусственный интеллект предотвратить воспламенение батарей?

Ученые потратили десятилетия в поиске безопасной альтернативы легковоспламеняющимся жидким электролитам, используемым в литий-ионных батареях. Исследователи с Стэнфордского университета нашли более двух десятков твердых электролитов, которые трансцендентно могут в один из дней заслонить нестабильные жидкости в смартфонах, ноутбуках и других электронных девайсах. Результаты проведенного исследования были получены с использованием технологии, основанной получи и распишись искусственном интеллекте и машинном обучении.

Результаты исследования были опубликованы в журнале Energy & Environmental Science.

Самый значительный автор исследования докторант и специалист в сфере практический физики Остин Сендек (Austin Sendek) отмечает, как будто электролиты в батареях позволяют ионам песнопения двигаться между положительным и отрицательным электродами аккумулятора. Жидкие электролиты являются дешевыми и бери самом деле хорошо проводят ионы, же они могут вызвать воспламенение в результате перегрева батареи али короткое замыкание.

Совсем недавно воспламеняющиеся батареи привели к отзыву производителем приближенно двух миллионов смартфонов Samsung Galaxy Note 7. И сие лишь один из привлекших участливость общественности провалов литий-ионных батарей.

Основным преимуществом твердых электролитов является их устойчивость, отмечает Остин Сендек. Твердые вещества существенно с меньшей вероятностью воспламенятся или испарятся, нежели органические растворы. Они более жесткие, а делает структуру батареи более прочной.

Так несмотря на годы лабораторных проб и ошибок, исследователи этак и не нашли недорогой твердый основа, который будет столь же эффективен возле комнатной температуре, как и жидкие электролиты.

Возмещение тестирования случайно выбранных определенных соединений бригада исследователей обратилась к искусственному интеллекту и машинному обучению, дабы выстроить предсказуемую модель экспериментальных данных. Компьюторный алгоритм был обучен исследователями тому, (как) будто, основываясь на уже имеющихся данных, назначать подходящие и неподходящие соединения. Этот алгорифм чем-то подобен алгоритму распознавания лиц, некоторый обучается «узнавать» лица после просмотра нескольких примеров.

Миллиард известных содержащих литий соединений исчисляется десятками тысяч, и большая обрубок из них так и не была протестирована, дополняет Остин Сендек. Иные из них могут оказаться отличными проводниками. Исследователи разработали компьютерную фасон, которая обучается на основе ограниченного набора еще имеющихся данных и позволяет исследователям остановить выбор из огромной базы данных тетечка соединения, которые потенциально могут находиться (в присуствии) использованы в батареях. Этот процесс будто в миллион раз быстрее существующих методов проверки материалов сверху их соответствие стоящей перед учеными задаче.

С тем чтоб построить модель, Остину Сендеку пришлось накопить более двух лет, собирая в одно целое все известные научные данные о содержащих литий твердых соединениях.

Председатель автор публикации ассистент-профессор Эван Рид (Evan Reed) отмечает, по какой причине Остин Сендек собрал все багаж человечества об этих материалах, а тоже множество данных, полученных в результате измерений и экспериментов. Сии знания были использованы им исполнение) создания модели, способной предсказывать, может ли матерьяльчик оказаться хорошим электролитом. В рамках данной модели на поиска наиболее перспективных для последующего изучения материалов производится скриниг полного набора всех материалов, которые потенциально могут красоваться использованы в батареях.

Для поиска перспективных материалов в рассматриваемой модели были использованы один или два критериев, в числе которых стабильность, извод, распространенность, способность проводить ионы молитва и способность обеспечивать движение электронов от микросхему батареи.

Остин Сендек рассказал о результатах проведенного исследования. Был осуществлен скриниг больше чем 12 тысяч содержащих литий соединений, завершившийся нахождением двадцати одного перспективного электролита. Обследование занимает всего несколько минут. Большая том времени была потрачена исследователем получи и распишись сбор и обработку всех данных, а равным образом выработку критериев, определяющих соответствие разработанной модели поставленной задаче.

Исследователи собираются подвергнуть испытанию 21 материал в лаборатории, чтобы признать, какой из них окажется особенно подходящим в реальных условиях.

Исследователи собираются увеличить разработанный ими метод на возвышенность эффективности изучения свойств материалов в целом. Кубатура данных в мире растет, а компьютер может дать разрешение повысить способность человечества к созданию инноваций вовне зависимости от того, о чем лады речь — о батареях, топливных ячейках другими словами о чем-то ином.

По материалам sciencedaily.com

Источник