बैटरी सामग्री के जमा को खोजने और प्रतिस्थापन की पहचान करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग किया जाता है

एआई शोधकर्ता बैटरी में उपयोग की जाने वाली सामग्री के निष्कर्षण से जुड़े पर्यावरणीय प्रभावों को कम करने के लिए एआई मॉडल विकसित करने की प्रक्रिया में हैं। खनन अन्वेषण स्टार्टअप कोबोल्ड एक एआई मॉडल विकसित कर रहा है जो जमीन में बैटरी निर्माण में उपयोग की जाने वाली सामग्री का पता लगाने में सक्षम है। इस बीच, आईबीएम के शोधकर्ताओं की एक टीम एआई एल्गोरिदम का उपयोग विकल्पिक सामग्री का पता लगाने के लिए कर रही है जो बैटरी बनाने के लिए उपयोग की जा सकती है।

बैटरी बनाने के लिए सामग्री की मांग बढ़ती जा रही है क्योंकि अधिक से अधिक वस्तुएं बिजली से संचालित हो रही हैं। इस बढ़ी हुई मांग को पूरा करने के लिए, अधिक खनन करना होगा और शोधकर्ता संसाधन निष्कर्षण ऑपरेशन के पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के तरीकों की तलाश कर रहे हैं। एआई में वर्तमान तरीकों से खनिज निकालने की विधियों में सुधार करने या इन विधियों को अधिक टिकाऊ तकनीकों से बदलने की क्षमता है।

आईईईई स्पेक्ट्रम के अनुसार, कोबोल्ड मेटल्स की नई एआई परियोजना का उद्देश्य उन क्षेत्रों में खनिज जमा का पता लगाना है जहां खनिज निकालने से अपेक्षाकृत कम नुकसान होगा, वर्तमान संसाधन निष्कर्षण विधियों की तुलना में। कोबोल्ड ने समझाया कि वे जो एआई मॉडल विकसित कर रहे हैं वह आक्रामक, महंगे खनिज अन्वेषण मिशनों की आवश्यकता को नाटकीय रूप से कम कर सकते हैं, जिनमें दुर्लभ सामग्री खोजने के लिए कई अन्वेषण और स्कैन की आवश्यकता होती है। कोबोल्ड के अनुसार, आसानी से सुलभ सामग्री का अधिकांश हिस्सा पहले ही पाया जा चुका है, हालांकि वर्तमान ऊर्जा प्रणाली को बदलने के लिए नए खनिज जमा की आवश्यकता होगी।

कोबोल्ड स्टैनफोर्ड के अर्थ संसाधन पूर्वानुमान केंद्र के साथ मिलकर एक एआई एजेंट विकसित करने के लिए काम कर रहा है जो कुछ खनिजों को खोजने के लिए सिफारिशें कर सकता है। स्टार्टअप एक एआई चाहता है जो लिथियम, तांबा, कोबाल्ट, निकल और अन्य खनिजों के जमा वाले क्षेत्रों की सिफारिश कर सके।

स्टैनफोर्ड में भूवैज्ञानिक विज्ञान के प्रोफेसर जेफ कार्स ने समझाया कि एआई के पीछे की अवधारणा यह है कि यह भूवैज्ञानिकों को संभावित खनिज जमा के लिए कई साइटों का मूल्यांकन करने और निर्णय लेने की प्रक्रिया को तेज करने में मदद करेगी। कार्स के अनुसार, एआई मॉडल एक स्व-ड्राइविंग कार की तरह काम करता है जिसमें मॉडल डेटा एकत्र करता है और आसपास के वातावरण से एकत्र किए गए डेटा पर कार्रवाई करता है।

जैसे ही समाज जीवाश्म ईंधन से चलने वाली कारों से बैटरी से चलने वाली कारों में स्थानांतरित हो जाता है, कुल ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम करने के उद्देश्य से, अधिक बैटरी क्षमता की आवश्यकता होगी। पिछले दिसंबर में नेचर पत्रिका में प्रकाशित एक पत्र के अनुसार, 2050 तक सड़कों पर 2 अरब से अधिक इलेक्ट्रिक वाहन हो सकते हैं, जिनमें लगभग 12 टेरावाट-घंटे की वार्षिक बैटरी क्षमता की आवश्यकता होगी, जो वर्तमान में अमेरिका की मौजूदा क्षमता से लगभग दस गुना अधिक है।

कोबोल्ड का एआई-संचालित खनिज खोज दृष्टिकोण एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म द्वारा समर्थित है जो विभिन्न स्रोतों से संभावित खनन साइटों पर जानकारी संग्रहीत करता है। मिट्टी के नमूने, ड्रिलिंग रिपोर्ट और उपग्रह इमेजरी एकत्र की जाती है और एआई मॉडल के लिए विशेषताओं के रूप में उपयोग की जाती है, जो उच्च सांद्रता वाले खनिज जमा के स्थानों के बारे में भविष्यवाणी करता है। आशा है कि एआई मॉडल उन साइटों के बारे में सटीक भविष्यवाणी करेगा जिन्हें खनन किया जाना चाहिए, जो मानव विश्लेषक द्वारा की जाने वाली भविष्यवाणी से बहुत तेजी से होगी।

जबकि कोबोल्ड बैटरी के लिए अधिक खनिज खोजने के लिए एआई मॉडल डिज़ाइन कर रहा है, आईबीएम के शोधकर्ता लिथियम और कोबाल्ट जैसे सामान्य बैटरी सामग्री के प्रतिस्थापन को खोजने का प्रयास कर रहे हैं। आईबीएम शोधकर्ता लिथियम-आयन बैटरी की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करने वाले सॉल्वेंट्स की पहचान करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। यह आईबीएम एआई परियोजना वर्तमान में मौजूदा और वर्तमान में उपलब्ध सामग्री पर केंद्रित है, लेकिन एक अलग आईबीएम परियोजना का उद्देश्य सामान्य बैटरी सामग्री को प्रतिस्थापित करने वाले नए अणुओं का संश्लेषण करना है।

आईबीएम शोध टीम ने मौजूदा सामग्री की आणविक संरचना, पिघलने बिंदु, चिपचिपाहट और अन्य विशेषताओं को समझने के लिए उत्पन्न मॉडल का उपयोग किया। इन प्रकार की विशेषताओं पर एक उत्पन्न मॉडल को प्रशिक्षित करने से शोधकर्ता समान गुणों वाले अणुओं को उत्पन्न कर सकते हैं।

आईबीएम ने पहले से ही अपने एआई सिस्टम का उपयोग “फोटोएसिड जनरेटर” नामक नए अणुओं को इंजीनियर करने के लिए किया है। ये फोटोएसिड जनरेटर इंजीनियरों को अधिक पर्यावरण अनुकूल सामग्री और तकनीकों का उपयोग करके कंप्यूटर चिप्स विकसित करने में मदद कर सकते हैं। आईबीएम शोध टीम बैटरी प्रौद्योगिकी के लिए भी ऐसा ही करना चाहती है।