Microsoft sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm vật liệu pin tiên tiến
Microsoft và phòng thí nghiệm Mỹ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm vật liệu pin tiên tiến, mở ra triển vọng mới cho khoa học và đem lại hiệu suất cao hơn cho các thiết bị
Hồi gần đây, Microsoft hợp tác với một phòng thí nghiệm quốc gia Mỹ để áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc tìm ra một loại vật liệu mới có thể sử dụng để sản xuất pin, có yêu cầu lithium ít hơn 70% so với tiêu chuẩn hiện tại.
Việc thay thế một phần lớn lithium bằng natri (một nguyên tố phổ biến trong muối ăn) vẫn cần sự đánh giá rộng rãi từ các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) tại Richland, Washington, Mỹ, để xác định xem liệu nó có phù hợp để sản xuất hàng loạt hay không.
Microsoft và Phòng thí nghiệm Mỹ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm tăng tốc quá trình tìm kiếm vật liệu mới cho pin. (Ảnh: Scitechdaily)
Jason Zander, Phó Chủ tịch điều hành của Microsoft, chia sẻ với hãng thông tấn Reuters: "Chúng tôi đã áp dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ điện toán hiệu suất cao để nhanh chóng xác định các vật liệu tiềm năng cho pin chỉ trong vài ngày, rút ngắn quy trình mà trước đây mất nhiều năm hoặc thậm chí thập kỷ. Đó chính là điều khiến chúng tôi rất hào hứng."
Các nhà nghiên cứu thừa nhận rằng chất hóa học natri vẫn chưa được chứng minh đầy đủ và không biết nó có hoạt động hiệu quả khi sử dụng để chế tạo pin quy mô lớn hơn. Tuy vậy, họ cho rằng đây là một bước phát triển hứa hẹn trong quá trình tìm kiếm các giải pháp thay thế cho pin lithium-ion truyền thống.
Công nghệ mới này có thể được ứng dụng trong ô tô, lưới điện và các ngành khác cần sử dụng pin. Nó sử dụng ít lithium hơn, vốn đắt tiền và chỉ tập trung ở một số quốc gia, và sẽ sử dụng nhiều natri hơn, chất có giá thành rẻ và dồi dào.
Giám đốc kỹ thuật số của PNNL, Brian Abrahamson, cho biết trong một cuộc phỏng vấn rằng quy trình sử dụng để tìm vật liệu pin thay thế có thể áp dụng cho nhiều vấn đề khoa học vật liệu và hóa học khác mà phòng thí nghiệm đang giải quyết. Microsoft đã sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được đào tạo trên dữ liệu khoa học phân tử và siêu máy tính khoa học truyền thống để hỗ trợ công tác này cho phòng thí nghiệm.
Công cụ AI đã giảm số lượng ứng viên vật liệu từ 32 triệu xuống còn 23, trong đó có 18 ứng cử viên vật liệu mới chưa được nghiên cứu trước đó trong ngành. Điều này là cơ sở tiềm năng để các nhà khoa học PNNL tiến tới quyết định có nên tổng hợp và thử nghiệm các ứng cử viên vật liệu khác trong phòng thí nghiệm hay không.
Giám đốc kỹ thuật số của PNNL, Brian Abrahamson, nói rằng: "Điều kỳ diệu ở đây là tốc độ của trí tuệ nhân tạo (AI) đã hỗ trợ việc xác định các sản phẩm và vật liệu, cũng như tăng cường khả năng của chúng tôi để biến những ý tưởng đó thành hiện thực ngay trong phòng thí nghiệm".
Sau cú hô biến vận mệnh Meta, Mark Zuckerberg 'vớ bẫm': Thu về 185 triệu USD trong 1 tháng, cả phố Wall quay xe ủng hộ.
