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La capacité de l’IA à synthétiser de grands ensembles de données est particulièrement utile en chimie et est déjà appliquée à la technologie des batteries.
La science est un processus qui prend du temps. De la conception d’une idée à l’exploration de l’ensemble des recherches existantes sur le sujet et à la collecte de toutes les ressources nécessaires pour la tester, le processus peut s’étendre sur plusieurs années. En conséquence, les avancées innovantes dans des domaines cruciaux, tels que la fabrication de batteries pour véhicules électriques, impliquent souvent des délais de réalisation plus longs. Toutefois, Microsoft affirme que l’intelligence artificielle (IA) et le cloud computing à grande échelle accélèrent déjà ce processus.
Microsoft a détaillé comment sa plateforme Azure Quantum Elements (AQE), une plate-forme combinant des technologies de calcul haute performance (HPC) et d’intelligence artificielle, a aidé le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) du ministère américain de l’Énergie. mélange de matériaux ayant le potentiel de réduire la quantité de lithium contenue dans les batteries. Maintenant, avant de vous enthousiasmer, il est important de noter que même si la plate-forme s’appelle Azure Quantum Elements, l’informatique quantique n’est pas impliquée.
Le lithium est un matériau relativement rare, coûteux et exigeant sur le plan environnemental à exploiter. De plus, les batteries fabriquées avec celui-ci consomment beaucoup d’énergie, donc quand quelque chose ne va pas avec l’une d’elles, c’est un gros problème, comme l’ont clairement montré les rapports d’incendies de véhicules électriques.
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Réduire l’utilisation du lithium dans les batteries constitue certes un effort important, mais aussi un défi. Normalement, le PNNL devrait examiner toutes les recherches publiées sur les matériaux des batteries pour émettre des hypothèses sur des approches alternatives.
Cependant, dans ce cas, PNNL a utilisé Azure pour évaluer tous les éléments qu’il pensait viables, et à partir de là, l’algorithme a proposé 32 millions de matériaux inorganiques potentiels. Il a ensuite été demandé au système d’éliminer toutes les combinaisons instables, trop réactives, et enfin de filtrer les résultats selon leur potentiel à conduire l’énergie. En fin de compte, le processus a réduit la liste des produits chimiques possibles de 32 millions à environ 500 000, pour la plupart de nouveaux matériaux stables, puis à 800.
« Trente-deux millions, c’est quelque chose que nous ne pourrions jamais faire… Imaginez un être humain assis et examinant 32 millions de matériaux et en choisissant un ou deux. Cela n’arrivera tout simplement pas », a déclaré Vijay Murugesan, scientifique et chef du groupe des sciences des matériaux au PNNL, selon Le bord.
L’ensemble du processus a pris moins de 4 jours.
À ce stade, l’équipe du PNNL utiliserait traditionnellement le calcul haute performance, qui est une technologie plus précise mais plus lente que l’IA. En fin de compte, ils ont réussi à réduire la liste des compositions chimiques possibles pour les batteries à seulement 23, dont cinq étaient déjà connues. Ce processus aurait pu prendre des semaines, mais avec Azure, l’équipe l’a réalisé en seulement 80 heures.
À partir de cette recherche, les scientifiques du PNNL ont synthétisé un candidat prometteur qui incorpore du lithium et du sodium, ainsi que d’autres éléments. Selon Microsoft, le nouveau matériau réduit la consommation de lithium d’environ 70 % par rapport aux batteries lithium-ion existantes en remplaçant une partie du lithium par davantage de sodium disponible.
« C’est important pour de nombreuses raisons » a écrit le Dr Nathan Baker, Chef de produit chez Azure Quantum Elements. « Les batteries à semi-conducteurs sont censées être plus sûres que les batteries traditionnelles au lithium liquide ou au gel et offrir une plus grande densité énergétique. Le lithium est déjà relativement rare et donc cher. L’exploitation minière est problématique sur le plan environnemental et géopolitique. La création d’une batterie capable de réduire les besoins en lithium d’environ 70 % pourrait avoir d’énormes avantages environnementaux, économiques et de sécurité.
Cependant, Brian Abrahamson, directeur du numérique chez PNNL, a averti que le processus n’en est qu’à ses débuts et que la chimie exacte est sujette à optimisation. Il est possible que cela ne fonctionne pas comme prévu lors d’un test à plus grande échelle.
Cependant, grâce à ces recherches, l’équipe du PNNL cherche désormais des moyens d’utiliser le sodium pour réduire la quantité de lithium dans les batteries. Il n’est pas encore clair si les résultats de ces recherches permettront de produire de meilleurs véhicules électriques, mais ce qui est vraiment impressionnant, c’est la rapidité avec laquelle ces recherches ont été menées.
« Qu’il s’agisse ou non d’une batterie viable à long terme, la vitesse à laquelle nous avons trouvé une chimie de batterie viable est assez convaincante », a expliqué Abrahamson.
Dans le futur, Microsoft imagine un monde dans lequel son IA pourrait être entraînée à prédire le comportement des matériaux d’une batterie, permettant ainsi aux scientifiques de les tester virtuellement avant même de commencer leurs propres recherches dans le monde réel. Bien qu’il s’agisse d’un objectif passionnant, cette technologie porte déjà ses fruits.
