ИИ нашел новые материалы для передовых аккумуляторов: ученые предупредили об опасности

Исходя из этих минимальных данных, команда профессора Чибуэзе Аманчукву из Университета Чикаго определила четыре различных новых электролитных раствора, которые по своим характеристикам конкурируют с самыми современными электролитами. Об этом пишет Tech Xplore.

Как объясняют исследователи, в идеале модель ИИ, которая ищет новые материалы для создания лучших аккумуляторов, должна была бы обучаться на миллионах или даже сотнях миллионов данных. Однако аккумуляторы следующего поколения не имеют за плечами десятилетий исследований, а новые исследования публикуются недостаточно быстро.

"Просто невозможно ждать, пока у нас будут миллионы данных для обучения этих моделей", — отметил постдокторант Ритеш Кумар.

Чтобы улучшить данные из своего небольшого набора, команда тестировала компоненты аккумулятора, предложенные искусственным интеллектом, а затем передавала эти результаты обратно в искусственный интеллект для дальнейшего совершенствования.

Исследователи отметили, что экстраполяция миллионов потенциальных молекул только из 58 подсказок искусственным интеллектом может быть опасной. Чем больше машина должна экстраполировать, тем больше вероятность получения ложных результатов.

Важно Аккумуляторы заканчиваются: эксперты предупредили о дефиците и значительном росте цен

"Мы никак не можем полностью избавиться от неэффективности машинного обучения и моделей искусственного интеллекта, но нам следует воспользоваться их преимуществами, как мы это сделали в этом случае. Другой альтернативой было проведение экспериментов на всех миллионах электролитов, что было невозможно", — сказал Кумар.

Фокус также сообщал, что команда исследователей из Китая разработала конструкцию литий-ионных аккумуляторов, значительно снижающую вероятность возгорания.