Поможет ли искусственный ум предупредить воспламенение батарей?

    Ученые издержали десятилетия в поиске неопасной кандидатуры легковоспламеняющимся водянистым электролитам, применяемым в литий-ионных батареях. Исследователи из Стэнфордского вуза отыскали наиболее двух десятков жестких электролитов, кои на теоретическом уровне умеют в один из дней поменять нестабильные воды в телефонах, ноутбуках и остальных электрических гаджетах. Результаты проведенного научные исследования были получены с внедрением технологии, основанной на искусственном уме и машинном обучении.

    Результаты научные исследования были размещены в журнальчике Energy & Environmental Science.

    Ведущий создатель научные исследования докторант и профессионал в сфере прикладной физики Остин Сендек (Austin Sendek) помечает, что электролиты в батареях дозволяют ионам лития двигаться меж позитивным и отрицательным электродами аккума. Водянистые электролиты являются дешевенькими и на деле ладно проводят ионы, однако они умеют вызвать воспламенение в итоге перегрева аккумуляторы либо куцее замыкание.

    Вконец не так давно воспламеняющиеся аккумуляторы привели к отзыву производителем приблизительно двух миллионов телефонов Самсунг Galaxy Note 7. И это же только один из привлекших внимание мировой общественности провалов литий-ионных батарей.

    Главным привилегией жестких электролитов является них стабильность, помечает Остин Сендек. Жесткие вещества изрядно с наименьшей вероятностью воспламенятся либо улетучятся, чем органические смеси. Они наиболее твердые, что выполняет структуру аккумуляторы наиболее крепкой.

    Однако невзирая на годы лабораторных проб и ошибок, исследователи эдак не отыскали дешевый грубый материал, который будет настолько же эффективен при комнатной температуре, как только и водянистые электролиты.

    Заместо тестирования случаем избранных конкретных стыков команда исследователей обратилась к искусственному уму и машинному обучению, дабы построить прогнозируемую фотомодель экспериментальных заданных. Компьютерный метод был обучен исследователями тамошнему, как только, основываясь на уже существующих заданных, измерять пригодные и неподходящие стыки. Этот метод кое-чем подобен методу определения лиц, который учится «узнавать» личика опосля просмотра пары примеров.

    Число заведомых содержащих литий стыков исчисляется десятками тыщ, и большинство из их эдак не существовала протестирована, дополняет Остин Сендек. Некие из их возможно окажутся хорошими проводниками. Исследователи разработали компьютерную фотомодель, которая учится на базе консервативного набора уже существующих заданных и дозволяет исследователям избрать из гигантской основы заданных те самый стыки, кои потенциально умеют быть применены в батареях. Этот процесс приблизительно в миллион раз скорее имеющихся способов проверки материалов на них соответствие стоящей перед учеными задачке.

    Дабы выстроить фотомодель, Остину Сендеку пришлось издержать наиболее двух лет, собирая воедино все узнаваемые научные заданные об содержащих литий жестких стыках.

    Ведущий создатель публикации ассистент-профессор Эван Рид (Evan Reed) помечает, что Остин Сендек собрал все зания населения земли о этих материалах, также огромное количество заданных, приобретенных в итоге измерений и тестов. Эти познания были применены им же для сотворения фотомодели, могущей предвещать, может ли материал оказаться оптимальным электролитом. В рамках этойданной для нас фотомодели для поиска более многообещающих для следующего исследования материалов выполняется скриниг тотального набора любых материалов, кои потенциально умеют быть применены в батареях.

    Для поиска многообещающих материалов в рассматриваемой фотомодели были применены несколько критериев, в множестве которых стабильность, издержки, распространенность, способность проводить ионы лития и способность обеспечивать движение электронов сквозь микросхему аккумуляторы.

    Остин Сендек поведал об результатах проведенного научные исследования. Был осуществлен скриниг наиболее чем 12 тыщ содержащих литий стыков, окончившийся нахождением двадцати единого многообещающего электролита. Скрининг занимает всего пару минут. Большинство времени существовала потрачена исследователем на урожай и обработку любых заданных, также выработку критериев, определяющих соответствие разработанной фотомодели поставленной задачке.

    Исследователи собираются протестировать 21 материал в лаборатории, дабы обусловить, какой же из их окажется более пригодным в настоящих критериях.

    Исследователи собираются распространить разработанный ими способ на увеличение эффективности исследования качеств материалов в целом. Размер заданных во всем мире возрастает, а уж персональный компьютер может дозволить повысить способность населения земли к созданию нововведений вне зависимости от тамошнего, об чем речь идет — об батареях, топливных ячейках либо об кое-чем ином.

    По материалам sciencedaily.com