Wird die KI uns dabei helfen, bessere Batterien zu bauen?

Wir haben eine Reihe von Blogs darüber geschrieben, wie künstliche Intelligenz (KI) andere Megatrends vorantreibt: KI bildet weiterhin die Grundlage für eine bemerkenswerte Zukunft in der Biologie Kann KI den Menschen ersetzen? Die LKW-Fallstudie Die Welt braucht mehr Metalle. Vielleicht kann die KI sie finden.Wenn wir diese Verbindungen zwischen den Themen erforschen, können wir KI weniger als eine Blackbox mit algorithmischer Komplexität betrachten, sondern vielmehr als etwas, das sich auf die Lösung konkreter Probleme in der Welt konzentriert. Eine kurze Einführung in elektrochemische Akkus1 Was wir heute als „Lithium-Ionen-Akku“ kennen, gehört zur Klasse der „elektrochemischen Akkus“. Damit ein Akku Strom erzeugen kann, muss der chemische Prozess Elektronen erzeugen. Und damit der Akku „wieder geladen“ werden kann, muss er Elektronen speichern. Der Aufbau des Akkus umfasst die Anode (negative Seite), den Elektrolyten und die Kathode (positive Seite). Der Strom, den der Akku erzeugen kann, ist abhängig von der Anzahl der Elektronen, die von negativ nach positiv fließen, und die Spannung bezieht sich auf die Kraft, mit der sich die Elektronen fortbewegen. Bei der Nutzung des Akkus, d. h. bei der Verwendung Ihres Smartphones oder beim Fahren Ihres Elektroautos, fließen die Elektronen von der Anode durch den Elektrolyten zur Kathode. Wenn Sie Ihre Geräte aufladen, zwingen Sie den Prozess in umgekehrter Richtung, d. h. die Elektronen verlassen die Kathode, wandern durch den Elektrolyten zurück und landen in der Anode. Warum müssen wir das alles wissen? Einige von Ihnen sind vielleicht wie ich und denken, dass Ihr letzter Chemieunterricht mehr als 20 Jahre her ist. Der Grund, warum wir diese Grundlage geschaffen haben, ist jedoch, dass wir nun folgenden Begriffen denken können: Die verschiedenen Teile der Batterie können aus unterschiedlichen Elementen hergestellt werden. Eine Änderung der Metallmischung in der Kathode kann sich beispielsweise auf die Energiedichte, die Ladegeschwindigkeit, die Wärmeverteilung oder andere Akkueigenschaften auswirken. Die Wissenschaftler können mit allen möglichen Anoden, Kathoden und Elektrolyten experimentieren, um die Eigenschaften eines bestimmten Akkus für den jeweiligen Anwendungsfall zu optimieren.Jetzt können wir besser verstehen, wie ein Verfahren der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden kann, um verschiedene Eigenschaften der von uns verwendeten Akkus zu verbessern. Wer will, dass Elektroautos schneller laden? Eines der vielen Hindernisse, die einer breiteren Nutzung von Elektrofahrzeugen entgegenstehen, ist die Zeit, die das Aufladen einer Batterie im Vergleich zum Tanken von Benzin benötigt. Da das Tanken viel schneller geht, entscheiden sie sich für den Verbrennungsmotor und nicht für das batteriebetriebene Elektrofahrzeug. Für Automobil- und Batteriehersteller ist jede Zeiteinheit, die sie bei den Ladezeiten einsparen können, von großem Wert. Forscher an der Carnegie Mellon University haben mit Hilfe eines Robotersystems Dutzende von Experimenten durchgeführt, um verschiedene Elektrolyte zu erzeugen, mit denen sich Lithium-Ionen-Batterien schneller aufladen lassen könnten. Das System ist unter dem Namen Clio bekannt und konnte sowohl verschiedene Lösungen miteinander kombinieren als auch die Leistung anhand kritischer Batterie-Benchmarks messen. Diese Ergebnisse wurden dann in ein maschinelles Lernsystem namens Dragonfly eingespeist2. Dragonfly ist der Punkt, an dem der Prozess beginnt, spannend zu werden - das System ist so konzipiert, dass es mögliche Kombinationen von Chemikalien vorschlägt, die in den Elektrolyten verwendet werden und möglicherweise noch besser funktionieren könnten. Die Anwendung dieses Verfahrens während dieses Zeitraums führte zu sechs verschiedenen Elektrolytlösungen, die in typischen Batterietestzellen besser abschnitten als eine Standardlösung. Die beste Option wies eine Verbesserung von 13 Prozent gegenüber der leistungsstärksten Basisbatterie auf3. In Wirklichkeit können Elektrolytbestandteile auf Milliarden von verschiedenen Arten gemischt und kombiniert werden, aber der Vorteil des Systems, bei dem Clio und Dragonfly zusammenarbeiten, besteht darin, dass man eine breitere Palette von Möglichkeiten schneller durchlaufen kann als einzelne Menschen. Dragonfly verfügt zudem nicht über Informationenzu Chemie oder Akkus/Batterien, sodass es nicht die „Voreingenommenheit von Vorwissen oder Erfahrung“ in den Prozess einbringt. Der Einsatz von KI für den Fortschritt bei Feststoffbatterien Der oben genannte Weg beinhaltet zwar die Verbesserung der flüssigen Elektrolyte, ist aber nicht der einzige kritische Bereich der heutigen Batterieforschung. Wenn der entflammbare, flüssige Elektrolyt durch einen stabilen Feststoff ersetzt wird, könnten Sicherheit, Lebensdauer und Energiedichte der Batterien verbessert werden. Es ist jedoch nicht einfach, die geeigneten Materialien zu finden, die den Bau von Feststoffbatterien erleichtern, die alle Spezifikationen erfüllen und in großem Maßstab hergestellt werden können. Wissenschaftler in Stanford haben ein spezielles Verfahren entwickelt, bei dem sie Daten zu 40 Materialien mit guten und schlechten Messwerten für die Lithiumleitfähigkeit bei Raumtemperatur zusammenstellen. Dieses besondere Merkmal gilt als das restriktivste unter den verschiedenen Beschränkungen für Bewerbermaterialien. Die 40 Beispiele werden einem logistischen Regressionsklassifikator „gezeigt“, der auf der Grundlage der atomistischen Struktur „lernen“ kann, vorherzusagen, ob das Material gut oder schlecht abschneidet. Nach der Einlernphase kann das Modell mehr als 12.000 lithiumhaltige Feststoffe bewerten und etwa 1.000 davon finden, die mit einer Wahrscheinlichkeit von mehr als 50 Prozent eine schnelle Lithiumleitung aufweisen4. Daher ist das Vorantreiben der Entwicklung von Feststoffbatterien ein weiterer klarer Anwendungsfall für künstliche Intelligenz. Fazit: Energiespeicherung ist eine der wichtigsten Überlegungen für die kommenden Jahrzehnte Bessere Lösungen für die Energiespeicherung werden für die globale Gesellschaft in vielerlei Hinsicht hilfreich sein. Der klassische Fall: Es gibt intermittierende Stromerzeugungsquellen wie Sonne und Wind, die Batterien nutzen können, um die Energieflüsse über die Zeit auszugleichen. Ich denke jedoch, dass wir alle gerne Smartphones hätten, die eine Woche lang nicht aufgeladen werden müssen, oder Batterien für Elektrofahrzeuge mit großer Reichweite, die in ähnlicher Zeit aufgeladen werden können, wie es früher an einer Tankstelle nötig war. Quelle1 Quelle: https://www.volts.wtf/p/a-primer-on-lithium-ion-batteries#details2 Quelle: Temple, James. “How robots and AI are helping develop better batteries.” (Wie Roboter und KI bei der Entwicklung von Batterien hilfreich sind) MIT Technology Review. 27. September 2022.3 Quelle: Temple, 27. September 2022.4 Quelle: https://reedgroup.stanford.edu/research/eletrolyte.html Zudem könnte Sie folgende Lektüre interessieren...+ KI bildet weiterhin die Grundlage für eine bemerkenswerte Zukunft in der Biologie+ Kann KI den Menschen ersetzen? Die LKW-Fallstudie+ Die Welt braucht mehr Metalle. Vielleicht kann die KI sie finden. ]]>