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卡內(nèi)基梅隆大學利用人工智能方法開發(fā)電解液 加快電池創(chuàng)新步伐

時間:2020-12-04 08:53來源:蓋世汽車 作者:Elisha
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(圖片來源:techxplore)
 
       據(jù)外媒報道,為了滿足獨特的設計要求,研究人員越來越多地利用機器學習來開發(fā)新材料和化合物。這種新穎的方法有助于減少開發(fā)和測試材料的時間,更快獲得新發(fā)現(xiàn)。在卡內(nèi)基梅隆大學(Carnegie Mellon University),機械工程系博士生、塔塔咨詢服務公司(Tata Consulting Services)的Adarsh Dave將其應用于電池設計,并取得驚人發(fā)現(xiàn)。
 
       Dave希望減少溫室氣體排放,相對來說電池創(chuàng)新是一種減少排放的簡易方法。然而,由于化學反應過程相當復雜,實現(xiàn)創(chuàng)新往往需要很長時間,研究團隊開始尋找加快速度的方法。這項研究的重點在于水系電解液。Dave表示,這種電解液非常適合儲存可再生能源。“設計高性能水基電池是解決這一問題的重要過程。然而,可供選擇的配方數(shù)量驚人,這就是我們的設計過程的切入點。”
 
       Dave及其團隊建造了一個名為“奧托”(Otto)的機器人平臺,通過測量電解液的特性來確定其在電池中的有效性。將機器學習與Otto相結合,共同優(yōu)化電池的電解液。計算機會告訴Otto測試哪些電解液,然后Otto告訴計算機這些電解液的性質(zhì)。這種往返關系有助于機器學習進行優(yōu)化,找到最好的電解液。Otto可以像人類一樣快速混合和測試電解液,但與人類不同的是,Otto可以全天侯運行。
 
       Dave及其團隊通過機器學習,發(fā)現(xiàn)了一種“非直覺的、新穎的電解液”。如果沒有此項研究,對設計人員來說,這種電解液可能還是未知的。這顯示了機器學習在未來設計過程中廣大的應用前景。此外,Otto可以自動操作,加快測試和實驗過程,使科學家能夠?qū)W⒂诤暧^研究。
 
       斯科特能源創(chuàng)新研究所(Scott Institute For Energy Innovation)負責人Jay Whituck教授表示:“在創(chuàng)新方面,雖然機器人或算法無法取代訓練有素的化學家的直覺,但我們的系統(tǒng)無疑可以實現(xiàn)自動化并加速日常的科學和設計任務進程。我希望看到,其他實驗室的同事們通過自動化來擺脫無聊的東西,真正加快電池創(chuàng)新的步伐。”
 
(責任編輯:子蕊)
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