Avanços orientados por IA aprimoram o desenvolvimento da bateria para longevidade e estabilidade
Em Breve
Um composto químico identificado por IA mostrou-se promissor em experimentos de laboratório, potencialmente desbloqueando baterias mais seguras e com maior densidade de energia.
O estudo, publicado no ACS Letters da American Chemical Society, conclui uma jornada de sete anos do coautor Austin Sendek, que desenvolveu algoritmos de IA para prever eletrólitos sólidos à base de lítio.
O novo composto, conhecido como “LBS”, pode conter altos níveis de eletricidade sem quebrar, tornando-o o eletrólito de íons de lítio à base de enxofre mais estável.
O estudo demonstra como a triagem baseada em aprendizado de máquina pode acelerar a descoberta de compostos úteis.
Em testes de laboratório, um composto químico descoberto pela IA promessa comprovada, possivelmente abrindo a porta para baterias mais seguras e com maior densidade de energia. A busca de sete anos do co-autor Austin Sendek para encontrar materiais potenciais para baterias mais estáveis e duradouras culminou no estudo, que foi publicado no ACS Letters da American Chemical Society. O estudo examina uma substância específica conhecida como “LBS” (como resultado de sua designação química Li8B10S19) que pode suportar cargas elétricas significativas sem se degradar.
Sete anos atrás, um projeto pioneiro foi iniciado por pesquisadores de Stanford, no qual a integração da IA desempenhou um papel fundamental. Por meio da implantação de algoritmos de aprendizado de máquina, uma nova abordagem foi realizada para identificar materiais que poderiam servir como base para maior durabilidade da bateria.
Aproveitando o poder da IA, a equipe de pesquisa embarcou em uma jornada ambiciosa que levou à identificação de 21 compostos promissores de um conjunto de mais de 12,000 materiais conhecidos contendo lítio. Os algoritmos de aprendizado de máquina avaliaram e selecionaram meticulosamente esses compostos, com foco particular em seus atributos eletroquímicos.
Entre os compostos selecionados, o LBS emergiu como um farol promissor. É importante observar que o LBS é diferente do LK99. Com suas propriedades eletroquímicas inerentes, o LBS mostra a capacidade de ofuscar os materiais existentes em termos de estabilidade e resiliência. Uma característica de destaque do LBS é sua robustez como um eletrólito de íons de lítio contendo enxofre, capaz de reter altos níveis de carga sem sucumbir à degradação.
A descoberta do LBS marca uma validação significativa da eficácia das metodologias de triagem baseadas em aprendizado de máquina. Os algoritmos baseados em IA não apenas identificaram com precisão o potencial do LBS, mas esse avanço também serve como uma prova do ritmo acelerado em que compostos valiosos podem ser descobertos. Na ausência da intervenção da IA, o processo de identificação desses materiais poderia ter sido consideravelmente prolongado.
As implicações dessa descoberta reverberam além de seu impacto imediato. Com a capacidade da IA de agilizar e agilizar a seleção de materiais, a equipe de pesquisa preparou o terreno para novos avanços. O foco agora muda para refinar o LBS para um desempenho ideal e mergulhar na exploração de novos materiais, particularmente para o desenvolvimento de baterias de estado sólido mais seguras.
A trajetória deste projeto reflete um compromisso deliberado com o avanço da tecnologia de baterias em várias frentes. A utilização da IA, uma maravilha tecnológica por si só, deu início a um paradigma em que precisão e velocidade convergem. À medida que a equipe refina o LBS e explora territórios desconhecidos na pesquisa de materiais para baterias, o objetivo final continua sendo a criação de baterias que incorporem longevidade e segurança.
No contexto da inovação da bateria, esse empreendimento é um testemunho do potencial da IA para acelerar a descoberta científica. Através da união de aprendizado de máquina e ciência de materiais, os pesquisadores alcançaram um marco que ressoa com benefícios e avanços práticos.
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Sobre o autor
Damir é o líder de equipe, gerente de produto e editor da Metaverse Post, abordando tópicos como AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse e Web3-Campos relacionados. Seus artigos atraem um grande público de mais de um milhão de usuários todos os meses. Ele parece ser um especialista com 10 anos de experiência em SEO e marketing digital. Damir foi mencionado em Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto e outras publicações. Ele viaja entre os Emirados Árabes Unidos, Turquia, Rússia e CEI como um nômade digital. Damir formou-se em física, o que ele acredita ter lhe dado as habilidades de pensamento crítico necessárias para ter sucesso no cenário em constante mudança da internet.
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