AIとロボットが新しい電池開発のドリームチーム

Nov 03, 2023

gmast3r/iStock

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電動デバイスの需要が高まる世界において、ポータブル電源は不可欠なものとなっています。 電気自動車からモノのインターネットデバイスに至るまで、現代の世界はバッテリーなしでも機能できると言えるでしょう。

しかし、残念なことに、最も一般的なバッテリーのエネルギー密度、充電時間、寿命には限界があります。 この目的を達成するために、多くの研究者がバッテリー技術の「聖杯」、つまり安価で長持ちし、持続可能で電力密度の高いソリューションを見つけるために懸命に取り組んでいます。 これは簡単な偉業ではありませんが、ロボットと人工知能を採用することで、この言葉を借りるとプロセス全体が大幅に強化されるのではないかと期待する人もいます。

しかしその前に、新しいバッテリーの開発がなぜそれほど難しいのかを見てみましょう。

バッテリー開発は、克服すべき課題がいくつかある複雑な分野です。 現時点では、主な問題には以下が含まれる傾向がありますが、これらに限定されません。

これらの問題に対処するために、材料科学、エンジニアリング、製造における革新が継続的に追求されています。 この目的を達成するために、ロボット工学と AI がこれらの取り組みを加速し、電池開発で直面する課題を克服するのに大きく役立つことが期待されています。

ユリ・ブフタ/iStock

AI とロボット工学がバッテリー業界に与える可能性のある潜在的な影響を評価するために、カーネギー メロン大学からのテスト ケースがすでにあります。 2022 年 9 月、研究者チームは最先端の AI とロボティクス技術を組み合わせて、新しい形式のより優れたバッテリーを作成するための研究プロセスを大幅にスピードアップしました。

リチウムイオン電池の設計には効率的なイオン伝導性が極めて重要であるため、研究者はそれを最適化する方法を常に模索しています。 カーネギーメロン大学のチームは、これを劇的にスピードアップする新しい方法を見つけたかもしれません。

Nature Communications に掲載された論文の中で、研究者らは、特定のタイプのロボットと AI 学習システムを組み合わせて高度な非水性液体電解質を開発することに成功したことを強調しました。

このプロセスを促進するために、研究者らは、必要な材料を利用して指示に基づいて電解質サンプルを作成する「Clio」という名前のロボットを作成しました。

「Dragonfly」と名付けられた深層学習AIプログラムを搭載したコンピューターが、「Clio」や電解質センサーとともにシステムに組み込まれた。

「Dragonfly」はデータを分析し、改善提案を提案しました。 次に、「Clio」はこれらの提案を実装して新しいサンプルを作成しました。 電解液の品質が改善されるまで、このプロセスを 2 日間繰り返しました。 研究者らが製品がテストの準備ができたと判断すると、機械的なデュオは停止された。

実験中、科学者たちは、ペアになった AI システムが意図したとおりに機能し、電解質サンプルが徐々に強化されていることを観察しました。

最も例外的な結果は、現在市場で最高性能のバッテリーと比較して 13% の改善をもたらしました。 研究者らは現在、さまざまな目的を評価し、速度を向上させるためにシステムの機能をさらに強化する予定です。

この研究開発分野はすでに学界の外に拡大しており、Chemix のような企業は同様のアプローチを使用して EV 市場向けの先進的なバッテリーを開発しています。 大学の研究であれ商業開発であれ、自動化と機械学習によって新しく革新的な材料の発見が加速されることが期待されています。 これは、バッテリーの改良、より効率的な太陽光発電システム、その他の進歩につながる可能性があります。

それが今日のあなたの運命です。

新しい電池の開発は複雑かつ集中的ですが、ロボット工学と人工知能によりこのプロセスが迅速化され、安全で信頼性の高い将来の電池が製造される可能性があります。 とりわけ、カーネギーメロン大学の研究者らの研究はすでにいくつかの興味深い結果を示しており、この初期の分野が将来どのような成果を生み出すかを見るのは非常に楽しみです。