Po debakle batérie Samsung Galaxy Note 7 začiatkom tohto roka, ktorý viedol k stiahnutiu takmer dvoch miliónov telefónov a ich po prípadnom ukončení predaja sa vedci údajne obracajú na umelú inteligenciu (AI), aby vytvorili bezpečnejšie batérie gadgets.
Problémy s batériou spoločnosti Samsung boli určite nad rámec bežných problémov s lítium-iónovými batériami, nie sú však prvou, ktorá sa vznietila, ani prvou spoločnosťou, ktorá čelila stiahnutiu z trhu. Výsledkom je, že vedci už dlho pracujú na hľadaní menej prchavej alternatívy k horľavým tekutým elektrolytom v týchto batériách.
Najnovšie sa so svojimi zisteniami pochválila skupina výskumníkov zo Stanfordskej univerzity, ktorí svoje zistenia zverejnili v časopise Journal of Energy & Environmental Science založené na technikách upravených z AI a strojového učenia. Výskum identifikoval 21 pevných materiálov, ktoré by mohli nahradiť horľavé tekuté elektrolyty v lítium-iónových batériách, čím sa zlepší bezpečnosť elektronických zariadení, ako sú mobilné telefóny a notebooky.
„Elektrolyty presúvajú lítiové ióny tam a späť medzi kladnými a zápornými elektródami batérie,“ povedal hlavný autor štúdie Austin Sendek, doktorand v odbore aplikovaná fyzika a prvý autor článku. "Kvapalné elektrolyty sú lacné a skutočne dobre vedú ióny, ale môžu sa vznietiť, ak sa batéria prehreje alebo dôjde k skratu prepichnutím."
Podľa Sendeka majú tieto pevné elektrolyty veľkú výhodu oproti kvapalinám používaným v dnešných súčasných metódach. Po prvé, sú stabilnejšie a oveľa menej pravdepodobné, že vybuchnú alebo sa vyparia ako organické rozpúšťadlá.
„Sú tiež oveľa tuhšie a vďaka nim by bola batéria štrukturálne pevnejšia,“ dodáva.
Ale namiesto náhodného testovania jednotlivých zlúčenín sa tím obrátil na AI a strojové učenie, aby vytvoril prediktívne modely z experimentálnych údajov. Vycvičili počítačový algoritmus, aby sa naučili identifikovať dobré a zlé zlúčeniny na základe existujúcich údaje, podobne ako sa algoritmus na rozpoznávanie tváre učí identifikovať tváre po tom, čo ich videl niekoľko príklady.
"Počet známych zlúčenín obsahujúcich lítium sa pohybuje v desiatkach tisíc, z ktorých veľká väčšina je netestovaná," dodal Sendek. „Niektorí z nich môžu byť vynikajúcimi dirigentmi.
Tím vyvinul výpočtový model, ktorý sa učí z obmedzených údajov, ktoré už majú, a potom im to umožňuje preveriť potenciálnych kandidátov z masívnej databázy materiálov asi miliónkrát rýchlejšie ako súčasné preverovanie metódy.
Na zostavenie modelu Sendek strávil viac ako dva roky zhromažďovaním všetkých známych vedeckých údajov o pevných zlúčeninách obsahujúcich lítium.
Pozri súvisiace
"Austin zozbieral všetku ľudskú múdrosť o týchto materiáloch a mnohých meraniach a experimentálnych údajoch, ktoré siahajú desaťročia," povedal Evan Reed, hlavný autor tohto článku. „Tieto poznatky využil na vytvorenie modelu, ktorý dokáže predpovedať, či materiál bude dobrým elektrolytom. Tento prístup umožňuje skríning celého spektra kandidátskych materiálov s cieľom identifikovať najsľubnejšie materiály na ďalšie štúdium.
Výskumníci nakoniec plánujú otestovať 21 materiálov v laboratóriu, aby zistili, ktoré sú najvhodnejšie pre skutočné podmienky.
Obrázok: LA Cicero
