Robotlar ve yapay zeka, daha iyi pillerin geliştirilmesine nasıl yardımcı oluyor?

Tarihsel olarak, malzeme keşfi araştırmacıları, bazı önseziler, bilinçli spekülasyonlar ve yanılma yoluyla denemeler yoluyla seçenekler tasarladı ve test etti. Ancak, araştırmacıları sayısız yanlış yola gönderebilecek çok çeşitli olası maddeler ve kombinasyonlar göz önüne alındığında, bu zor ve zaman alıcı bir süreçtir.

Nature Communications gazetesinin yazarlarından Carnegie Mellon’da doçent ve Aionics’te kurucu ortak ve baş bilim adamı olan Venkat Viswanathan, elektrolit bileşenleri söz konusu olduğunda, “onları milyarlarca yolla karıştırabilir ve eşleştirebilirsiniz” diyor. Üniversitenin Wilton E. Scott Enerji İnovasyonu Enstitüsü müdürü ve projedeki ortak araştırmacı Jay Whitacre ile birlikte robotik ve makine öğreniminin nasıl yardımcı olabileceğini keşfetmek için diğer Carnegie araştırmacılarıyla işbirliği yaptı.

Clio ve Dragonfly gibi bir sistemin vaadi, insan araştırmacıların yapabileceğinden daha geniş bir olasılıklar dizisi üzerinde hızla çalışabilmesi ve öğrendiklerini sistematik bir şekilde uygulayabilmesidir.

Viswanathan, Dragonfly’ın kimya veya piller hakkında bilgi sahibi olmadığını, bu nedenle, araştırmacıların ilk karışımı seçmesi gerçeğinin ötesinde önerilerine fazla önyargı getirmediğini söylüyor. Oradan, orijinalin hafif iyileştirmelerinden tamamen kullanıma hazır önerilere kadar çok çeşitli kombinasyonlardan geçer ve programlanmış hedefine göre daha iyi ve daha iyi sonuçlar veren bir bileşen karışımına yönelir.

Pil deneyleri söz konusu olduğunda, Carnegie Mellon ekibi pillerin yeniden şarj olma süresini hızlandıracak bir elektrolit arıyordu. Elektrolit çözeltisi, bir pildeki iki elektrot arasında mekik iyonlarına (veya elektron kaybı veya kazanımı nedeniyle net yüke sahip atomlara) yardımcı olur. Deşarj sırasında, anot olarak bilinen negatif elektrotta lityum iyonları oluşturulur ve çözeltiden elektron kazandıkları pozitif elektrot olan katoda doğru akar. Şarj sırasında bu işlem tersine çevrilir.