نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة لتحديد رواسب مواد البطاريات وتحديد البدائل

يعمل باحثو الذكاء الاصطناعي على تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتقليل الآثار البيئية المرتبطة bằng استخراج المواد المستخدمة في البطاريات. وتعمل شركة Kobold على تطوير نموذج ذكاء اصطناعي قادر على الكشف عن المواد المستخدمة في إنشاء البطاريات في الأرض. وفي الوقت نفسه ، يعمل فريق من الباحثين في شركة IBM على استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد المواد البديلة التي يمكن استخدامها لإنشاء البطاريات.

إن الطلب على المواد لإنشاء البطاريات يزداد باستمرار مع زيادة عدد الأشياء التي تعمل بالكهرباء. ولتحقيق هذا الطلب المتزايد ، سيتعين إجراء المزيد من عمليات التعدين ، ويتطلع الباحثون إلى وسائل لتحسين تأثير عمليات استخراج الموارد على البيئة. وللذكاء الاصطناعي إمكانية تحسين الطرق الحالية لاستخراج الخام أو استبدال هذه الطرق بتقنيات أكثر استدامة.

وفقًا لـ IEEE Spectrum ، يهدف مشروع KoBold Metals الجديد إلى الكشف عن رواسب الخام في المناطق التي يمكن فيها استخراج الخام مع ضرر بيئي أقل ، مقارنة بالطرق الحالية لاستخراج الموارد. وأوضح Kobold أن النماذج الذكاء الاصطناعي التي يتم تطويرها يمكن أن تقلل بشكل كبير من الحاجة إلى مهام استكشاف المعادن الغازية والمتكلفة ، والتي تتطلب عادة العديد من الاستكشافات والفحوصات للعثور على مواد نادرة. وفقًا لشركة KoBold ، تم العثور بالفعل على معظم المواد التي يمكن الوصول إليها بسهولة ، على الرغم من أن رواسب معادن جديدة سوف تكون مطلوبة لتغيير النظام الحالي للطاقة.

تعمل شركة KoBold جنبًا إلى جنب مع مركز ستانفورد للتنبؤ بالموارد الأرضية لتطوير وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه تقديم توصيات حول مكان العثور على معادن معينة. وت้องการ الشركة وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه التوصية بمناطق قد تحتوي على رواسب من الليثيوم والنحاس والكوبالت والنيكل وغيرها من المعادن.

وأوضح جيف كيرز ، أستاذ العلوم الجيولوجية في ستانفورد ، أن الفكرة وراء الذكاء الاصطناعي هي أنه سيساعد الجيولوجيين على تقييم مواقع متعددة لرواسب معادن ويسرع عملية اتخاذ القرارات. وفقًا لكيرز ، يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي مثل سيارة ذاتية القيادة فيما يتعلق بأن النموذج يجمع البيانات ويتخذ إجراءات بناءً على البيانات التي تم جمعها من البيئة المحيطة.

مع انتقال المجتمع بعيدًا عن السيارات التي تعمل بالوقود الأحفوري إلى السيارات التي تعمل بالبطاريات ، بهدف تقليل انبعاثات الغازات الدفيئة ، سوف تكون هناك حاجة إلى قدرات بطارية أكبر. وفقًا لمقال نشر في مجلة نيتشر في ديسمبر الماضي ، قد يصل عدد السيارات الكهربائية على الطريق إلى أكثر من 2 مليار سيارة بحلول عام 2050 ، مما يتطلب حوالي 12 تيراوات ساعي من قدرة البطارية السنوية ، وهو ما يعادل عشرة أضعاف القدرة الحالية في الولايات المتحدة.

يدعم نهج شركة KoBold لاكتشاف المعادن القائم على الذكاء الاصطناعي منصة بيانات تحمل معلومات حول مواقع التعدين المحتملة من مصادر متنوعة. يتم جمع عينات التربة وتقارير الحفر والصور الفضائية وتم استخدامها كسمات لنموذج الذكاء الاصطناعي ، الذي يقدم تنبؤات حول مواقع رواسب الخام المركزة. ومن المأمول أن يقدم نموذج الذكاء الاصطناعي تنبؤات دقيقة حول المواقع التي يجب تعدينها ، حيث تأتي التنبؤات بسرعة أكبر من تلك التي يقدمها محلل إنسان.

في حين تعمل شركة Kobold على تصميم نماذج ذكاء اصطناعي لتحديد المزيد من المعادن للبطاريات ، يعمل باحثون من شركة IBM على العثور على مواد يمكن أن تحل محل المكونات الشائعة للبطاريات مثل الليثيوم والكوبالت. يعمل فريق البحث في شركة IBM على استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لتحديد المذيبات التي يمكن أن تتفوق على بطاريات الليثيوم الأيونية الحالية. يركز مشروع شركة IBM على المواد الحالية والمتاحة حاليًا ، ولكن يهدف مشروع آخر في شركة IBM إلى合성 جزيئات جديدة يمكن أن تحل محل المواد الشائعة للبطاريات.

استخدم فريق البحث في شركة IBM نماذج توليدية لفهم البنية الجزيئية ودرجة الانصهار واللزوجة والسمات الأخرى للمواد الحالية. يسمح تدريب نموذج توليدي على هذه السمات للباحثين بإنشاء جزيئات ذات خصائص مماثلة.

لقد استخدمت شركة IBM بالفعل نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بها لتصميم جزيئات جديدة تسمى “مُحفزات الحمض الضوئي”. يمكن أن تساعد هذه المحفزات المهندسين على تطوير شرائح الكمبيوتر باستخدام مواد وأساليب أكثر صديقة للبيئة. يهدف فريق البحث في شركة IBM إلى تحقيق نفس الشيء لتكنولوجيا البطاريات.