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IT House News vom 10. Januar: Microsoft und Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) haben zusammengearbeitet, um die Kraft der KI zu nutzen, um neue Materialien zu identifizieren und sie in Batterien anzuwenden, wodurch der Einsatz von Lithiummetall um bis zu 70 % reduziert werden kann.
Quelle: Microsoft
Bestehende Lithiumbatterien neigen dazu, zu überhitzen und Feuer zu fangen, und der Extraktionsprozess erfordert eine große Menge Wasser und Energie, was sich negativ auf die Umwelt auswirkt.
Microsoft und PNNL nutzten künstliche Intelligenz, um innerhalb von 80 Stunden 32 Millionen potenzielle Materialien zu sichten und die Liste auf 23 einzuschränken, von denen fünf bekannte Materialien waren. Das Team gab an, dass der Prozess mehr als zwanzig Jahre dauern würde, wenn traditionelle Methoden zur Gewinnung dieser Materialien eingesetzt würden.
Krysta Svore, Leiterin der Microsoft Quantum Redmond (QuArC)-Gruppe bei Microsoft Research, sagte:
Wir müssen die nächsten 250 Jahre der chemischen Materialwissenschaft auf die nächsten 20 Jahre komprimieren, oder? Denn wir wollen unseren Planeten retten. Wie aus diesen Ergebnissen hervorgeht, kann die Kombination von künstlicher Intelligenz und Hochleistungsrechnen wissenschaftliche Entdeckungen beschleunigen.
Physikalischer Chemiker Karl Mueller, Direktor des PNNL Project Development Office, sagte:
Wir müssen auf die Geschwindigkeit achten, mit der wir uns neue Ideen und neue Materialien aneignen, und wenn wir diese Beschleunigung spüren, dann wird dies der Schlüssel sein, um solche Materialien in Zukunft zu finden.
N2116IT House hat aus Berichten erfahren, dass dieses Kandidatenmaterial einfach
heißt. Es handelt sich um einen festen Elektrolyten mit einem geringen Risikofaktor, der nicht zum Platzen neigt und Brände verursacht.
Der Materialwissenschaftler Dan Thien Nguyen vom Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) baut eine Knopfzelle aus einem synthetischen Festelektrolyten zusammen. Bildquelle: Microsoft
Wissenschaftler untersuchen immer noch die verbleibenden 17 potenziellen Materialien, um die beste Alternative zu Lithiummetall zu finden.
Das Team nutzt außerdem generative künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen, um diesen Prozess einfacher und schneller zu machen.
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