Дослідники розробили модель штучного інтелекту (ШІ), здатну досліджувати віртуальний простір з мільйоном потенційних електролітів для акумуляторів, починаючи лише з 58 вихідних даних. Виходячи з цих мінімальних даних, команда професора Чібуезе Аманчукву з Університету Чикаго визначила чотири різні нові електролітні розчини, які за своїми характеристиками конкурують з найсучаснішими електролітами. Про це пише Tech Xplore.
Чому важливо використовувати штучний інтелект?
Як пояснюють дослідники, в ідеалі модель ШІ, яка шукає нові матеріали для створення кращих акумуляторів, мала б навчатися на мільйонах або навіть сотнях мільйонів даних. Однак акумулятори наступного покоління не мають за плечима десятиліть досліджень, а нові дослідження публікуються недостатньо швидко. “Просто неможливо чекати, поки у нас будуть мільйони даних для навчання цих моделей”, — зазначив постдокторант Рітеш Кумар.
Як вдосконалюється модель ШІ?
Щоб покращити дані зі свого невеликого набору, команда тестувала компоненти акумулятора, запропоновані штучним інтелектом, а потім передавала ці результати назад у штучний інтелект для подальшого вдосконалення. Дослідники наголосили, що екстраполяція мільйонів потенційних молекул лише з 58 підказок штучним інтелектом може бути небезпечною. Чим більше машина має екстраполювати, тим більша ймовірність отримання хибних результатів.
“Ми ніяк не можемо повністю позбутися неефективності машинного навчання та моделей штучного інтелекту, але нам слід скористатися їхніми перевагами, як ми це зробили в цьому випадку. Іншою альтернативою було проведення експериментів на всіх мільйонах електролітів, що було неможливо”, — сказав Кумар.
Нагадаємо, німецькі вчені розробили літій-сірчаний твердотільний акумулятор, який потенційно може конкурувати з традиційними літій-іонними акумуляторами. Фокус також повідомляв, що команда дослідників з Китаю розробила конструкцію літій-іонних акумуляторів, що значно знижує ймовірність загоряння.
