人工智能真的能讓鋰電池不再爆炸嗎
來(lái)源：寶鄂實(shí)業(yè)
2020-02-27 13:44
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據(jù)了解，日前該團(tuán)隊(duì)將他們的研討成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上。文章顯現(xiàn)，科學(xué)家們并沒(méi)有運(yùn)用傳統(tǒng)的隨機(jī)測(cè)驗(yàn)單個(gè)化合物的辦法來(lái)尋找新的固體電解質(zhì)資料，而是運(yùn)用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)造猜測(cè)模型。他們訓(xùn)練了一種計(jì)算機(jī)算法，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，去學(xué)習(xí)怎么辨認(rèn)化合物的好壞。這個(gè)進(jìn)程和人臉辨認(rèn)算法，在觀察幾個(gè)典范后，去辨認(rèn)人臉的進(jìn)程很相似。
論文的第一作者、研討的帶頭人、應(yīng)用物理學(xué)博士研討生Austin Sendek表明：“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬(wàn)計(jì)的，絕大多數(shù)是未經(jīng)測(cè)驗(yàn)的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導(dǎo)體。咱們開(kāi)發(fā)了一個(gè)計(jì)算模型，關(guān)于咱們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫(kù)中，挑選出合適的資料。這種挑選辦法的速度是現(xiàn)有挑選辦法的百萬(wàn)倍。”
為了設(shè)計(jì)這個(gè)模型，Austin Sendek花費(fèi)了差不多兩年時(shí)刻，搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的簡(jiǎn)直所有科學(xué)數(shù)據(jù)，然后通過(guò)這些數(shù)據(jù)對(duì)待選固體化合物的穩(wěn)定性、本錢(qián)、豐富度、鋰離子的導(dǎo)電性等許多理化屬性進(jìn)行了評(píng)測(cè)，終究挑選出了21種最合適的固體電解質(zhì)資料。
Austin Sendek表明：“咱們挑選了超過(guò)12,000種含有鋰元素的化合物，終究找到了21種作為固體電極的理想資料。挑選只需要花費(fèi)幾分鐘。我絕大多數(shù)的時(shí)刻，實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)關(guān)于猜測(cè)模型更牢靠的衡量機(jī)制。”
研討人員未來(lái)計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測(cè)驗(yàn)這21種資料，進(jìn)一步確認(rèn)它們是否是實(shí)際情況下的最佳選擇。
關(guān)于這項(xiàng)研討的意義和未來(lái)，論文的另一位作者，資料科學(xué)和工程專(zhuān)業(yè)的助理教授Evan Reed表明：“咱們的方案可以處理關(guān)于資料的許多問(wèn)題，有助于增加這個(gè)范疇的研討出資作用。隨著實(shí)際國(guó)際中數(shù)據(jù)量的增長(zhǎng)和計(jì)算機(jī)性能的提高，咱們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無(wú)論是鋰電池、燃料電池仍是其他的各種電池，這個(gè)范疇的研討都具有重大的意義。”
