DI atradimai netrukus gali padėti jūsų automobiliui
Key Takeaways
- Mokslininkai naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų atrasti naujas medžiagas.
- Medžiagos gali būti labai svarbios kuriant baterijas, kurios užtikrina didesnį atstumą ir padidina elektrinių transporto priemonių saugumą.
- Geresni automobilių akumuliatoriai gali būti po maždaug 10 metų nuo patekimo į rinką.
Cravetiger / Getty Images
Dirbtinio intelekto (DI) dėka elektromobiliai vieną dieną gali 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. Matas Putmanas„Lifewire“ interviu el. paštu sakė „Nanotronics“, AI naudojančios bendrovės, generalinis direktorius.
"Jo priežiūrai reikia mažiau darbo jėgos ir ją galima greitai koreguoti, kai keičiamos gamybos strategijos ir gamybos planai."
Materialus pasaulis
Remiantis neseniai paskelbtu straipsniu „Nature Communications“, Liverpulio universiteto mokslininkai jau panaudojo savo naują AI įrankį. Komanda atrado keturias naujas medžiagas, įskaitant naują kietojo kūno medžiagų, kurios praleidžia litį, šeimą.
Medžiagos gali būti labai svarbios kuriant baterijas, kurios siūlo 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 naujas medžiagas.
Mokslininkai naudojasi reitingais, kad vadovautųsi nežinomos cheminės erdvės tyrinėjimui tikslingai, todėl eksperimentiniai tyrimai tampa daug veiksmingesni. Tie mokslininkai priima galutinius sprendimus, remdamiesi AI pateikta informacija.
„Iki šiol įprastas ir galingas požiūris buvo kurti naujas medžiagas, panašias į esamas, tačiau tai dažnai veda prie medžiagų, panašių į tas, kurias jau turime. Mattas Rosseinskis, pagrindinis straipsnio autorius, sakė a spaudos pranešimas.
„Todėl mums reikia naujų įrankių, kurie sumažintų laiką ir pastangas, kurių reikia norint atrasti tikrai naujas medžiagas, tokias kaip kaip čia sukurtas, sujungiantis dirbtinį intelektą ir žmogaus intelektą, kad būtų išnaudotas geriausias abu“.
AI identifikuotos medžiagos buvo pagamintos naujiems ličio jonų elektrodams, kurie kartais naudojami plataus vartojimo elektronikoje, Emily Ryan, Bostono universiteto inžinerijos profesorius, dirbantis su AI padedamu naujų technologijų atradimu, sakė Lifewire interviu el. paštu. Ji nedalyvavo Liverpulio tyrime.
"Mokslininkai naudoja duomenų bazes, kad nuspėtų, kurie junginiai gali sukurti naujų ir įdomių medžiagų."
„Nors jie vis dar yra tyrimų ir plėtros stadijose, jie rodo pažadą“, - sakė ji. „Nesu tikras dėl komercializavimo termino, bet medžiagų kūrimas paprastai trunka 10 metų.
AI greitintuvai
Įmonės visame pasaulyje 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 nuorodą su dirbtiniu intelektu, kad sukurtų ypač stiprias medžiagas, o AI pasakys mokslininkams geriausią eksperimentą, kurį reikia atlikti norint sukurti naują medžiagą.
Mašinų mokymasis ir AI taikomi daugelyje sričių, įskaitant sveikatos programas ir energiją.
„Ieškant geresnio energijos kaupimo, AI metodai taikomi tiriant naujus elektrolitus ir elektrodų medžiagos, kad pagerintų naujos kartos baterijų veikimą ir pailgėtų jų naudojimo laikas“, – sakė Ryanas sakė. „AI ir ML taikomi didelio našumo skaičiavimams, siekiant nustatyti naujas medžiagas, kurios galbūt galėtų pakeisti esamas elektrolitų ir elektrodų medžiagas.
Westend61 / Getty Images
Tačiau AI naudojimas atradimams turi tamsiąją pusę, Joshua M. Pearce, Vakarų universiteto inžinerijos profesorius sakė Lifewire interviu el. paštu. Kai kurie mokslininkai bando naudoti AI kaip patentuotus robotus, kad monopolizuoti pažangias medžiagas. Pearce neseniai parašė referatą aprašoma, kaip ankstyvas pagrindinių statybinių blokų patentavimas sugadino nanotechnologiją 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.