Ученые из Школы молекулярной инженерии Притцкера при Чикагском университете представили ElectrolyteGPT — инновационную ИИ-модель, способную синтезировать полноценные химические рецептуры электролитов для аккумуляторных систем, а не просто подбирать отдельные ингредиенты.
Электролит является критическим компонентом любого аккумулятора, определяющим его энергетическую емкость, долговечность, безопасность и темпы зарядки. Это сложная многокомпонентная среда из солей, добавок и растворителей, поэтому подбор идеальной формулы — колоссальный вызов для науки, учитывая практически бесконечное количество возможных молекулярных комбинаций.
Разработанная нейросеть кардинально меняет подход к этой задаче. В отличие от аналогов, ElectrolyteGPT не просто осуществляет скрининг веществ, а выдает готовые химические «рецепты», точно определяя пропорции и концентрации всех элементов для достижения заданных свойств электролита.
Практические испытания подтвердили потенциал модели: синтезированные на основе ИИ-рекомендаций образцы продемонстрировали характеристики, не уступающие современным высокотехнологичным электролитам для литий-металлических аккумуляторов.
Профессор Чибуэзе Аманчукву, возглавляющий исследование, подчеркнул, что ИИ уже достиг уровня компетенций квалифицированных экспертов в проектировании материалов, что открывает новую эру в развитии энергетических технологий.
Основным препятствием в процессе обучения алгоритма стал дефицит профильных данных. Большинство языковых моделей «натасканы» на медицинских и фармацевтических базах знаний, из-за чего первичные результаты ИИ были далеки от материаловедения. Для решения этой проблемы команда создала специализированный датасет, сфокусированный исключительно на электролитных соединениях. После дообучения система начала выдавать стабильные и практически применимые химические решения.
Несмотря на то что все предложения ИИ проходят обязательное лабораторное тестирование, эксперты уверены: ElectrolyteGPT способен многократно сократить время R&D-циклов, что критически важно для прогресса в создании энергоемких аккумуляторов для электротранспорта, портативной электроники и промышленных накопителей энергии.
Источник: iXBT
