Исследователи из Школы молекулярной инженерии Притцкера при Чикагском университете разработали новый ИИ ElectrolyteGPT, способный создавать полноценные формулы электролитов для аккумуляторов, а не просто подбирать отдельные химические компоненты.

Изображение сгенерировано ChatGPT

Электролиты — один из ключевых элементов современных аккумуляторов. Они представляют собой сложные смеси солей, растворителей и различных добавок, от состава которых зависят емкость батареи, скорость зарядки, безопасность и срок службы. Разработка новых электролитов считается одной из самых трудоемких задач в материаловедении, поскольку число потенциально подходящих молекул оценивается в 10??, а возможных комбинаций и пропорций еще больше.

Новая ИИ-модель позволяет значительно ускорить этот процесс. В отличие от существующих решений, она не ограничивается поиском перспективных веществ, а сразу предлагает готовые рецептуры, включая концентрации компонентов, пропорции смешивания и основные параметры будущего электролита.

Авторы исследования проверили рекомендации нейросети в лаборатории и синтезировали несколько предложенных ею составов. Испытания показали, что некоторые из новых электролитов по своим характеристикам сопоставимы с решениями, используемыми в передовых литий-металлических аккумуляторах.

По словам руководителя проекта, профессора Чибуэзе Аманчукву (Chibueze Amanchukwu), результаты демонстрируют, что искусственный интеллект уже способен решать задачи проектирования материалов на уровне опытных специалистов и может стать важным инструментом для создания аккумуляторов нового поколения.

Одной из главных проблем при разработке системы стало обучение модели на специализированных данных. Большинство современных языковых моделей используют массивы информации, связанные с фармацевтикой и поиском лекарств. Поэтому на ранних этапах ИИ предлагал молекулы, подходящие для медицинских исследований, но бесполезные для аккумуляторной отрасли.

Чтобы исправить ситуацию, ученые сформировали собственную базу данных, включающую только соединения, имеющие отношение к электролитам. После дополнительного обучения система начала генерировать химически стабильные вещества и составы, пригодные для использования в батарейных технологиях.

Исследователи отмечают, что все предложения искусственного интеллекта по-прежнему проходят полноценную лабораторную проверку. Однако уже сейчас ElectrolyteGPT способен анализировать и создавать новые варианты материалов значительно быстрее человека, что может заметно ускорить разработку более эффективных аккумуляторов для электромобилей, электроники и систем хранения энергии.