Znanost je dolgotrajen proces. Od zamisli do poglobitve v obstoječe raziskave na to temo in zbiranja vseh potrebnih virov za testiranje lahko traja več let. Zato so prelomni napredki na ključnih področjih, kot je proizvodnja baterij za električna vozila, pogosto povezani z daljšimi časovnimi okvirji. Vendar Microsoft trdi, da umetna inteligenca in obsežno računalništvo v oblaku ta proces že pospešujeta.
Microsoft je podrobno opisal, kako je njegova platforma Azure Quantum Elements (AQE), ki združuje visokozmogljivo računalništvo (HPC) in tehnologije umetne inteligence, pomagala pacifiškemu severozahodnemu nacionalnemu laboratoriju ameriškega ministrstva za energijo (PNNL) pri identifikaciji nove mešanice materialov, ki lahko zmanjša količino litija v baterijah. Preden se preveč razburite, je treba opozoriti, da kljub temu, da je platforma poimenovana Azure Quantum Elements, ni šlo za kvantno računalništvo.
Litij je razmeroma redek, drag in okoljsko obremenjujoč material za rudarjenje. Poleg tega so baterije, izdelane iz njega, energetsko zelo potratne, zato je, če gre z eno od njih kaj narobe, to velika težava, kot so jasno pokazala poročila o požarih električnih vozil.
Zmanjšanje uporabe litija v baterijah je res pomembno, vendar tudi zahtevno prizadevanje. Običajno bi moral center PNNL pregledati vse objavljene raziskave o materialih za baterije in oblikovati hipoteze o alternativnih pristopih.
V tem primeru pa je družba PNNL uporabila program Azure za oceno vseh elementov, za katere je menila, da bi lahko bili uporabni, in na podlagi tega je algoritem predlagal 32 milijonov potencialnih anorganskih materialov. Nato je moral sistem izločiti vse kombinacije, ki so bile nestabilne, tiste, ki so bile preveč reaktivne, in nazadnje je rezultate filtriral glede na njihov potencial za prevajanje energije. Na koncu je postopek zmanjšal seznam potencialnih kemikalij z 32 milijonov na približno 500.000 večinoma novih stabilnih materialov, nato pa na 800.
“Dvaintrideset milijonov je nekaj, česar nikoli ne bi mogli narediti … Predstavljajte si človeka, ki bi sedel in pregledal 32 milijonov materialov ter med njimi izbral enega ali dva. To se preprosto ne bo zgodilo,” je po poročanju The Verge povedal Vijay Murugesan, znanstvenik in vodja skupine za znanosti o materialih pri PNNL.
Na tej stopnji bi ekipa PNNL tradicionalno uporabila visokozmogljivo računalništvo, ki je v primerjavi z umetno inteligenco natančnejša, vendar počasnejša tehnologija. Na koncu jim je uspelo zožiti seznam potencialnih kemikalij za baterije na samo 23, od katerih jih je bilo pet že znanih. Ta postopek bi lahko trajal več tednov, vendar ga je ekipa s pomočjo Azure opravila v samo 80 urah.
Na podlagi tega iskanja so znanstveniki PNNL sintetizirali enega obetavnega kandidata, ki vsebuje tako litij kot natrij in druge elemente. Po navedbah Microsofta novi material zmanjša uporabo litija za približno 70 % v primerjavi z obstoječimi litij-ionskimi baterijami, saj del litija nadomesti z lažje dostopnim natrijem.
“To je pomembno iz več razlogov,” je zapisal dr. Nathan Baker, vodja izdelkov pri podjetju Azure Quantum Elements. “Predpostavlja se, da so polprevodniške baterije varnejše od tradicionalnih tekočih ali gelskih litijevih baterij in zagotavljajo večjo gostoto energije. Litij je že zdaj razmeroma redek in zato drag. Njegovo pridobivanje je okoljsko in geopolitično problematično. Ustvarjanje baterije, ki bi lahko zmanjšala potrebe po litiju za približno 70 %, bi lahko imelo izjemne okoljske, varnostne in gospodarske koristi.”
Vendar je Brian Abrahamson, vodja digitalne službe PNNL, opozoril, da je proces še na začetku in da je treba natančnost kemije še optimizirati. Obstaja možnost, da pri testiranju v večjem obsegu ne bo delovala po pričakovanjih.
Kljub temu pa zaradi te raziskave ekipa PNNL zdaj išče načine za uporabo natrija za zmanjšanje količine litija v baterijah. Še vedno ni jasno, ali bodo rezultati te raziskave pripeljali do boljših električnih vozil, vendar pa je hitrost, s katero je bila ta raziskava izvedena, resnično impresivna.
“Ne glede na to, ali je to dolgoročno uporabna baterija, je hitrost, s katero smo našli uporabno kemijo baterije, zelo prepričljiva,” je pojasnil Abrahamson.
Microsoft si v prihodnosti predstavlja svet, v katerem bi se lahko njegova umetna inteligenca usposobila za napovedovanje obnašanja materialov v bateriji, kar bi znanstvenikom omogočilo njihovo virtualno preizkušanje, še preden bi začeli z lastnimi raziskavami v resničnem svetu. Čeprav je to vznemirljiv cilj, tehnologija že prinaša sadove.