Em Berkeley, criou um “AI científico” trabalhando na nova geração de baterias

Pesquisadores do laboratório nacional. Lawrence em Berkeley aplicou um método inovador para estudar os processos de degradação de baterias de lítio com rápido carregamento. Os cientistas criaram um algoritmo único para aprendizado de máquina com base em raios X de processos químicos em baterias e adicionados dados de outros estudos sobre este tópico para o modelo. O “AI científico” criado dessa maneira é capaz de entender facilmente o problema do que os cientistas.

Imagens de água: Jacqueline Orrell / Laboratório de Acelerador Nacional SLAC

Em seu estudo, os cientistas usaram uma melhor fonte de luz radiante na faixa de infravermelho a raio X. Ao mesmo tempo, dezenas de experimentos foram realizadas usando métodos de visualização química ou varredura de microscopia de raios X translúcidos (STXM). A bateria de lítio foi cobrada ciclicamente e a descarga, e o equipamento monitorou simultaneamente os processos físicos e químicos nas centenas de partículas de bateria em 50 níveis de energia diferentes.

As 5.000 imagens “estupro” especialmente criadas pelo algoritmo de aprendizado de máquina obtida durante o experimento. E não foi um algoritmo simples que poderia extrair certos dados das fotos. Argumenta-se que o algoritmo analisou as imagens com base em vários dados e modelos pré-inseridos obtidos em outros estudos em assuntos semelhantes. De fato, repita, os cientistas argumentam sobre “AI científico”, que podem ser “significativos” para analisar as informações necessárias e não acidentais.

O algoritmo criado no laboratório, combinando a aprendizagem de máquina e a microscopia de raios X, promete economizar anos de pesquisa, conduzindo relativamente rapidamente uma análise do comportamento de partículas em baterias sob carga e esclarecendo os processos fundamentais que ocorrem nos materiais dentro das baterias dentro das baterias .

Patrick Herring (Patrick Herring), pesquisador sênior do Instituto de Pesquisa da Toyota, que apoiou este trabalho como parte de seu programa de design acelerado de materiais, disse: “Compreender reações fundamentais que ocorrem na bateria, podemos estender sua vida útil, para fornecer um carregamento mais rápido e, em última análise, projetar baterias dos melhores materiais. “