"Elektrotlar aynı anda çok farklı özellikleri karşılamak zorunda. Her zaman birbirleriyle çelişiyorlar," diyor Chicago Üniversitesi'nde Eric ve Wendy Schmidt AI in Science Doktora Sonrası Araştırmacısı Ritesh Kumar.
Nisan 2025'te, Chicago Üniversitesi Pritzker Moleküler Mühendislik Okulu'ndaki (UChicago PME) araştırmacılar, pil elektrolitlerinin keşfini hızlandırmak için yeni bir yapay zeka çerçevesi tanıttı. Bu çerçeve, umut vadeden molekülleri belirlemek için iyonik iletkenliği, oksidatif kararlılığı ve Coulomb verimliliğini dengeler.
250 araştırma makalesinden oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilen yapay zeka, moleküllere bir "eSkoru" atayarak elektrolit olarak uygunluklarını tahmin ediyor. Yapay zeka, en iyi elektrolitler kadar iyi performans gösteren bir molekülü zaten belirledi ve bu da pil teknolojisinde önemli bir ilerleme anlamına geliyor. Bu, deneme yanılmaya olan bağımlılığı azaltarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlıyor.
Yapay zeka, insanlar için imkansız olan bir görev olan milyarlarca potansiyel molekülü eleyebilir. Araştırmacılar, istenen özelliklere sahip tamamen yeni moleküller tasarlayabilen bir yapay zeka geliştirmeyi hedefliyor. Bu, elektrikli araçlar, telefonlar ve şebeke ölçekli enerji depolama için pil tasarımında devrim yaratabilir.
Northwestern Üniversitesi'nden Jeffrey Lopez, veri odaklı çerçevelerin pil malzemesi geliştirmeyi hızlandırmak için çok önemli olduğunu vurguluyor. Ekip şimdi yapay zekanın bilinmeyen malzemeleri tanımlama yeteneğini geliştirmek için çalışıyor ve bu da tasarım yeteneklerini daha da geliştiriyor.