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Il processo in più fasi utilizzato per cercare possibili elettroliti ha ridotto un elenco di 32 milioni di materiali inorganici a 18 in 80 ore, utilizzando circa 1.000 macchine virtuali nel cloud Azure Quantum Elements di Microsoft.
“Pensiamo che ci sia l’opportunità di farlo in diversi campi scientifici”, ha affermato Brian Abrahamson, direttore digitale del PNNL.
Per la dimostrazione sono stati addestrati diversi algoritmi di intelligenza artificiale.
I primi hanno valutato l’idoneità degli elementi e ne hanno provato gli ioni in strutture cristalline conosciute, producendo i 32 milioni di composti di partenza.
Il successivo ha eliminato i materiali instabili, poi un altro ha filtrato le molecole candidate in base alla reattività e un altro in base al loro potenziale di condurre energia.
“L’idea non è quella di trovare ogni singolo ago possibile nel pagliaio ipotetico, ma di trovare la maggior parte di quelli buoni”, secondo Microsoft. “La tecnologia dell’intelligenza artificiale ha ridotto i 32 milioni a circa 500.000, per lo più nuovi materiali stabili, e poi a 800”.
Successivamente è stata utilizzata la modellazione teorica: più accurata di quanto stimato dall’intelligenza artificiale, ma che richiede molta più potenza di calcolo dell’intelligenza artificiale e quindi richiede più tempo.
La prima fase del calcolo ad alte prestazioni (HPC) ha utilizzato la teoria del funzionale della densità per calcolare l’energia di ciascun materiale rispetto a tutti gli altri stati in cui potrebbe trovarsi, ha affermato Microsoft, quindi le simulazioni di dinamica molecolare che combinano AI e HPC hanno analizzato i movimenti di atomi e molecole. all’interno di ciascun materiale.
A questo punto restavano in piedi 150 sostanze chimiche, ridotte a 23 dall’HPC utilizzando costi, disponibilità e altri parametri pratici.
In totale, il 90% del tempo di elaborazione è stato dedicato agli algoritmi di intelligenza artificiale e il resto alla simulazione matematica.
Cinque dei 23 erano già noti, lasciandone 18, da cui gli scienziati dei materiali del PNNL ne hanno selezionati sei da realizzare e testare nelle batterie.
Già, un gruppo di materiali (foto in alto) si è rivelato essere un conduttore sia degli ioni litio che di quelli sodio. Hanno strutture particolari e sono legati dalla formula NaXLi3 volteYCl6, dove x è compreso tra 0 e tre. N / a2LiCl6 ha avuto particolare successo.
“Si pensava che gli ioni di sodio e gli ioni di litio non potessero essere utilizzati insieme in un sistema elettrolitico a stato solido perché hanno una carica simile ma hanno dimensioni diverse”, ha affermato Microsoft. “Si presumeva che la struttura strutturale di un materiale elettrolitico a stato solido non potesse supportare il movimento di due ioni diversi”.
Ma dopo i test, “abbiamo scoperto che gli ioni di sodio e di litio sembrano aiutarsi a vicenda”, ha affermato lo scienziato dei materiali del PNNL Vijay Murugesan (Sinistra).
Altri probabili elettroliti derivanti dal processo di setacciatura contengono litio, ittrio e cloro, ma non sodio, il che significa che tutti i “vincitori” possono essere costituiti dagli stessi tre o quattro elementi, anche se 54 elementi sono stati originariamente immessi nel processo .
Anche se nessuno dei materiali viene mai trasformato nelle batterie, “la velocità con cui abbiamo trovato una chimica utilizzabile per le batterie è piuttosto convincente”, ha affermato Brian Abrahamson, responsabile dell’aumento dell’uso della tecnologia digitale presso PNNL.
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