تقنية

كيف يزحف الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تطوير بطاريات السيارات الكهربائية؟


عشرة مليارات. هذا كم عدد الجزيئات التي يمكن شراؤها تجاريا والمتوفرة اليوم. ابدأ بالنظر إليهم في مجموعات مكونة من خمسة – التركيبة النموذجية المستخدمة في صنع مواد الإلكتروليت في البطاريات – وتزداد إلى 10 أس 47.

بالنسبة لأولئك الذين يعدون، هذا كثير.

كل هذه المجموعات مهمة في عالم البطاريات. اعثر على المزيج الصحيح من المواد الإلكتروليتية، وقد ينتهي بك الأمر إلى الحصول على بطارية أسرع شحنًا وأكثر كثافة في استهلاك الطاقة لسيارة كهربائية أو شبكة أو حتى طائرة كهربائية. الجانب السلبي؟ وعلى غرار عملية اكتشاف الأدوية، قد يستغرق الأمر أكثر من عقد من الزمن وآلاف الإخفاقات للعثور على الدواء المناسب.

هذا هو المكان الذي يقول فيه مؤسسو شركة Aionics الناشئة أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم يمكنها تسريع الأمور.

قال أوستن سينديك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Aionics، لـ TechCrunch خلال حدث Up Summit الأخير في دالاس: “المشكلة هي أن هناك عددًا كبيرًا جدًا من المرشحين وليس الوقت الكافي”.

والدكتور لينسون بيلوشود، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا؛ الدكتور أوستن سينديك، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي والدكتور فينكات فيسواناثان، المؤسس المشارك وكبير العلماء اعتمادات الصورة: الأيونات

إلكتروليتات، تعرف على الذكاء الاصطناعي

تحتوي بطاريات الليثيوم أيون على ثلاث وحدات بناء مهمة. هناك قطبان كهربائيان، أنود (سلبي) على جانب واحد وكاثود (إيجابي) على الجانب الآخر. عادةً ما يوجد المنحل بالكهرباء في المنتصف ويعمل كحامل لنقل الأيونات بين الأقطاب الكهربائية عند الشحن والتفريغ.

تركز Aionics على المنحل بالكهرباء وتستخدم مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشاف وتوفير بطاريات أفضل في النهاية. وقد اجتذب نهج الأيونيات في اكتشاف المحفزات المستثمرين أيضًا. جمعت الشركة الناشئة التي يقع مقرها في بالو ألتو، والتي تأسست في عام 2020، 3.5 مليون دولار حتى الآن، بما في ذلك جولة تأسيسية بقيمة 3.2 مليون دولار من مستثمرين من بينهم UP.Partners.

تعمل الشركة الناشئة بالفعل مع العديد من الشركات، بما في ذلك شركة Cellforce التابعة لشركة Porsche. وعملت الشركة أيضًا مع شركة تخزين الطاقة Form Energy، وشركة المواد والكيماويات اليابانية Showa Denko (الآن Resonac)، وشركة تكنولوجيا البطاريات Cuberg.

تبدأ هذه العملية برمتها بقائمة رغبات الشركة – أو ملف تعريف الأداء – للبطارية. يمكن لعلماء الإلكترونيات الأيونية، باستخدام ميكانيكا الكم المتسارعة بالذكاء الاصطناعي، إجراء تجارب على قاعدة بيانات موجودة تضم مليارات الجزيئات المعروفة. وقال سينديك إن هذا يسمح لهم بدراسة 10000 مرشح كل ثانية. يتعلم نموذج الذكاء الاصطناعي هذا كيفية التنبؤ بنتائج المحاكاة التالية ويساعد في اختيار الجزيء المرشح التالي. في كل مرة يتم تشغيله، يتم إنشاء المزيد من البيانات ويتحسن في حل المشكلة.

أدخل الذكاء الاصطناعي التوليدي

لقد اتخذت شركة Aionics هذا خطوة إلى الأمام، في بعض الحالات، من خلال دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في هذا المزيج. بدلاً من الاعتماد على مليارات الجزيئات المعروفة، بدأت أيونيكس هذا العام في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية المدربة على بيانات مواد البطارية الموجودة لإنشاء أو تصميم جزيئات جديدة تستهدف تطبيقًا معينًا.

تقوم الشركة بتكثيف جهودها باستخدام البرامج التي تم تطويرها في برنامج اكتشاف الأنظمة الكهروكيميائية الحسابية المتسارعة في جامعة كارنيجي ميلون. فينكات فيسواناثان، الذي كان أستاذًا مشاركًا في جامعة كارنيجي ميلون وقاد هذا البرنامج، هو المؤسس المشارك وكبير العلماء في Aionics.

بدأت Aionics أيضًا في استخدام نماذج لغوية كبيرة مبنية على GPT 4 من OpenAI لمساعدة علمائها على غربلة ملايين الصيغ المحتملة قبل أن يبدأوا حتى في تشغيلها عبر قاعدة البيانات. لا يتم استخدام أداة الدردشة الآلية هذه، والتي تم تدريبها على كتب الكيمياء المدرسية والأوراق العلمية المختارة بواسطة Aionics، في الاكتشاف الفعلي، ولكن يمكن للعلماء استخدامها لإزالة جزيئات معينة قد لا تكون مفيدة في تطبيق معين، Sendek شرح.

بمجرد التدريب على هذه الكتب المدرسية، تسمح شهادات LLM للعالم بالاستعلام عن النموذج. “إذا كان بإمكانك التحدث إلى كتابك المدرسي، فماذا ستسأله؟” قال سنديك. لكنه سارع إلى الإشارة إلى أن هذا لا يعني شيئًا مختلفًا عن قيام شخص بتنسيق الأوراق العلمية. وقال: “هذا مجرد توفير بعض التفاعل من المستوى التالي”، مضيفًا أن كل شيء يمكن التحقق منه من خلال الإشارة مرة أخرى إلى المصادر المستخدمة لتدريب برنامج الدردشة الآلي.

“أعتقد أن ما هو جيد لمجالنا هو أننا لا نبحث عن حقائق محددة، بل نبحث عن مبادئ التصميم،” كما قال وهو يشرح ميزة chatbot.

اختيار الفائز

بمجرد أن يتم فحص مليارات المرشحين وتضييق نطاقهم إلى زوجين فقط – أو تصميمهم باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي – ترسل Aionics عينات عملائها للتحقق من صحتها.

وقال سينديك: “إذا لم نصل إلى الجولة الأولى، فإننا نكرر الأمر ويمكننا إجراء بعض التجارب السريرية لإثبات ذلك حتى نصل إلى الفائز”. “وبمجرد أن نجد الفائز، فإننا نعمل مع شركائنا في التصنيع لتوسيع نطاق هذا التصنيع وتقديمه إلى السوق.”

ومن الغريب أن هذه العملية تُستخدم في بعض المجالات الجديدة مثل الأسمنت. تعمل شركة Chement، وهي شركة ناشئة شارك في تأسيسها Viswanathan والتي تشاركت أيضًا مع Aionics، على إيجاد طرق لاستخدام الكهرباء والمواد الخام المتجددة لدفع التفاعلات الكيميائية لتصنيع منتجات خالية من الانبعاثات مثل الأسمنت.

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى