Искусственный интеллект нашел пять новых материалов для батарей будущего
Инженеры из Технологического института Нью-Джерси (NJIT) применили искусственный интеллект, чтобы ускорить поиск новых материалов для многовалентных ионных батарей — перспективной альтернативы литий-ионным. Работа опубликована в журнале Cell Reports Physical Science.
Сегодня литий-ионные аккумуляторы остаются основой хранения энергии, но они дороги, зависят от дефицитных ресурсов и имеют экологические ограничения. В качестве замены рассматриваются многовалентные батареи, использующие такие элементы, как магний, кальций, алюминий и цинк. Их ионы несут два или даже три положительных заряда вместо одного, как у лития. Это значит, что такие батареи могут хранить больше энергии. Однако из-за большего размера и заряда ионам трудно «помещаться» в структуру материалов, и именно это мешало развитию технологии.
Команда NJIT во главе с профессором Дибакаром Даттой решила проблему с помощью генеративного ИИ.
«Одним из самых больших препятствий было не отсутствие многообещающей химии батареи — а невозможность протестировать миллионы комбинаций материалов», — объяснил Датта.
«Мы обратились к ИИ как к быстрому и систематическому способу просеять этот огромный ландшафт и найти структуры, которые действительно могут сделать многовалентные батареи практичными».
Для этого исследователи создали уникальный «двойной» подход. Вариационный кодировщик кристаллической диффузии (CDVAE) генерировал новые кристаллические материалы на основе уже известных, а большая языковая модель (LLM) отбирала из них наиболее устойчивые, то есть пригодные для синтеза в реальных условиях. Такой метод позволил просматривать тысячи кандидатов за короткое время, тогда как в лаборатории это заняло бы годы.
Результат впечатлил:
ИИ «открыл» пять новых пористых оксидных структур переходных металлов. Они обладают широкими каналами, подходящими для перемещения крупных многовалентных ионов — именно то, чего не хватало для стабильной работы батарей нового поколения. «Эти материалы демонстрируют потрясающие перспективы», — отметил Датта.
Чтобы проверить результат ИИ, ученые применили квантово-механическое моделирование и тесты на стабильность. Они подтвердили: материалы могут быть синтезированы экспериментально и реально использоваться в энергетике.
Датта подчеркнул, что открытие важно не только для батарей:
«Это больше, чем просто новые материалы. Речь идет о создании быстрого и масштабируемого метода для поиска передовых решений — от электроники до чистой энергетики — без долгих проб и ошибок».
Это приблизит создание коммерчески жизнеспособных многовалентных батарей, которые могут изменить рынок хранения энергии.