Đột Phá Lưu Trữ Năng Lượng Tạo Điều Kiện Cho Cảnh Quan Năng Lượng Mạnh Mẽ & An Toàn tại Argonne - CleanTechnica

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Michigan, tận dụng nguồn lực siêu máy tính tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, đang tiên phong sử dụng các mô hình nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) để thúc đẩy việc khám phá các vật liệu pin tiên tiến. Truyền thống, việc phát triển vật liệu pin chủ yếu dựa vào trực giác và những cải tiến nhỏ đối với một tập hợp vật liệu hạn chế được phát hiện chủ yếu trong giai đoạn 1975 đến 1985. Phương pháp mới dựa trên AI sử dụng các mô hình lớn, chuyên biệt được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ về thông tin phân tử để dự đoán các tính chất chính như độ dẫn điện, điểm nóng chảy và tính dễ cháy, giúp khám phá có mục tiêu hơn các chất điện giải và điện cực tiềm năng cho pin. Quy mô các hợp chất phân tử có thể có—ước tính khoảng 10^60—khiến các phương pháp thử và sai truyền thống trở nên không khả thi. Các mô hình nền tảng AI, được đào tạo trên hàng tỷ phân tử đã biết, có thể điều hướng hiệu quả không gian hóa học rộng lớn này bằng cách xác định các ứng viên triển vọng với các tính chất mong muốn cho pin thế hệ tiếp theo. Vào năm 2024, nhóm nghiên cứu đã sử dụng siêu máy tính Polaris của Argonne để đào tạo một trong những mô hình nền tảng hóa học lớn nhất.