Nessuno si sarebbe immaginato che l’intelligenza artificiale sarebbe arrivata anche a scoprire nuovi materiali. E invece è successo anche questo. Frutto della partnership tra Microsoft e PNNL, l’AI ha portato alla luce un nuovo elettrolita che potrebbe rivoluzionare il modo con cui si producono le batterie.
Grande contributo a questa scoperta anche dall’utilizzo di Azure Quantum Elements, tra le prime al mondo a combinare AI e calcolo quantistico.
Microsoft e PNNL insieme per creare un materiale made by AI
Come sottolinea The Verge, l’intelligenza artificiale (AI) e il cloud computing su larga scala stanno rivoluzionando la ricerca di nuovi materiali per le batterie. La partnership potenziata dall’intelligenza artificiale tra Microsoft e il Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) ha portato alla scoperta di un nuovo elettrolita a stato solido.
Questo nuovo materiale offre la prospettiva di sviluppare batterie meno suscettibili a incendi, rispetto alle attuali batterie agli ioni di litio. E utilizza anche meno litio, un elemento sempre più difficile da reperire con l’aumentare della domanda di batterie per veicoli elettrici.
Eppure, sarà necessario un percorso significativo per valutare l’idoneità di questo materiale come alternativa alle batterie tradizionali. Nonostante ciò, i ricercatori sono entusiasti del ruolo dell’intelligenza artificiale generativa nel velocizzare il processo di scoperta. Questo nuovo materiale è solo il primo di una serie, sotto test nella ricerca di una batteria migliore.
Il contributo di Azure Quantum Elements alla scoperta
La collaborazione tra Microsoft e PNNL ha avuto anche il contributo del servizio di Azure Quantum Elements (AQE) da parte di Microsoft, una piattaforma che combina calcolo ad alte prestazioni, intelligenza artificiale e, infine, calcolo quantistico.
AQE è stato utilizzato dai ricercatori per esaminare materiali di batterie a basso contenuto di litio, generando rapidamente suggerimenti su 32 milioni di candidati. Successivamente, l’intelligenza artificiale ha selezionato circa 500.000 materiali stabili e conduttivi, applicando ulteriori filtri per valutarne l’idoneità economica e disponibilità.
Come riporta The Verge, la velocità con cui questo processo è stato completato, solo 80 ore, è stata resa possibile solo grazie all’intelligenza artificiale e a AQE. La sintesi finale ha prodotto 23 candidati, di cui cinque erano materiali già noti. E infine il PNNL ha sintetizzato un candidato promettente da quella ricerca per testarlo.
La particolarità di questo candidato è la sua promettente capacità di utilizzare il 70% in meno di litio rispetto alle attuali batterie agli ioni di litio, come sottolinea il comunicato stampa. Rendendolo un potenziale contributo alla sicurezza e all’efficienza delle batterie a stato solido rispetto alle attuali opzioni agli ioni di litio.
