ШІ допоміг відкрити 5 нових матеріалів для батарей

Генеративний штучний інтелект допоміг ученим виявити п’ять нових матеріалів, здатних перевершити літій у майбутніх акумуляторах, відкриваючи шлях до безпечнішого, дешевшого і масштабованого зберігання енергії.

Команда з Технологічного інституту Нью-Джерсі на чолі з професором Дібаром Даттою розробила нову систему на базі ШІ, здатну просіювати мільйони можливих структур за лічені години. Мета — знайти матеріали, які підходять для багатовалентних іонних акумуляторів, у яких використовуються двічі або тричі заряджені іони, такі як магній, цинк або алюміній. “Це не лише про нові батареї — це метод, який може змінити відкриття матеріалів у цілому”, — пояснив Датта.

Основним викликом є великий розмір та заряд іонів, що ускладнює їх рух через традиційні матеріали. Команда застосувала подвійний підхід ШІ — варіаційний автокодер CDVAE для генерації нових кристалічних структур та велику мовну модель (LLM), оптимізовану для оцінки їх термодинамічної стабільності. Разом ці модулі виявили п’ять нових пористих оксидів перехідних металів, які мають великі відкриті канали, ідеальні для швидкого переміщення іонів.

“Однією з найбільших перешкод була не відсутність хімічних ідей, а неможливість перевірити всі варіанти”, — підкреслює Датта. Згенеровані матеріали були підтверджені квантово-механічним моделюванням і продемонстрували стабільність, що робить їх реальними кандидатами для синтезу у лабораторних умовах.

Це відкриття може зробити акумулятори безпечнішими, бо елементи на кшталт магнію і цинку не схильні до займання, як літій. Більше того, запаси магнію у 1000 разів більші, ніж літію, що дає перспективу для масового виробництва. Датта зазначає: “Ми не просто відкрили нові сполуки — ми створили масштабований підхід, який може застосовуватись до будь-якого класу матеріалів, від електроніки до чистої енергетики”.

Наступним етапом стане співпраця з лабораторіями для синтезу нових матеріалів. Це дозволить перевірити їх ефективність у реальних акумуляторних прототипах. У майбутньому ця методологія може прискорити матеріалознавство в рази, наблизивши прориви в енергетиці, які до цього вимагали десятиліть досліджень.