बैटरी सामग्री के जमा को खोजने और प्रतिस्थापन की पहचान करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एआई मॉडल

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 लगा सकता है। इस बीच, आईबीएम के शोधकर्ताओं की एक टीम एआई एल्गोरिदम का उपयोग वैकल्पिक 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 बढ़ 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 वर्तमान खनन विधियों में सुधार कर सकता है या उन्हें अधिक टिकाऊ तकनीकों से बदल सकता है।

आईईईई स्पेक्ट्रम के अनुसार, कोबोल्ड मेटल्स की नई एआई परियोजना उन क्षेत्रों में खनिज जमा का पता लगाने का उद्देश्य रखती है जहां खनन करने से वर्तमान संसाधन निष्कर्षण विधियों की तुलना में अपेक्षाकृत कम नुकसान होगा। कोबोल्ड ने समझाया कि वे जिस एआई मॉडल को विकसित कर रहे हैं वह आक्रामक और महंगे खनिज अन्वेषण मिशनों की आवश्यकता को कम कर सकता है, जिनमें दुर्लभ सामग्री खोजने के लिए कई अन्वेषण और स्कैन की आवश्यकता होती है। कोबोल्ड के अनुसार, आसानी से सुलभ सामग्री पहले ही खोज ली गई 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 का काम कर रहा है जो कertain खनिजों को खोजने के लिए सिफारिशें कर सकता है। स्टार्टअप एक ऐसा एआई चाहता है जो लिथियम, तांबा, कोबाल्ट, निकेल 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 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 जो पर्यावरण से एकत्रित डेटा पर कार्रवाई करता है।

समाज जीवाश्म ईंधन से चलने वाली कारों से बैटरी से चलने वाली कारों में स्थानांतरित हो रहा है, जिससे कुल ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन को कम किया जा सके। पिछले दिसंबर में प्रकाशित एक पत्र के अनुसार, 2050 तक सड़कों पर 2 अरब से अधिक इलेक्ट्रिक वाहन हो सकते हैं, जिन्हें लगभग 12 टेरावाट-घंटे की वार्षिक बैटरी क्षमता की आवश्यकता होगी, जो वर्तमान में अमेरिका में मौजूद क्षमता से लगभग दस गुना अधिक है।

कोबोल्ड का एआई-संचालित खनिज खोज दृष्टिकोण एक डेटा प्लेटफ़ॉर्म द्वारा समर्थित है जो विभिन्न स्रोतों से एकत्रित जानकारी को संग्रहीत करता है। मिट्टी के नमूने, ड्रिलिंग रिपोर्ट और उपग्रह इमेजरी को एकत्र किया जाता है और एआई मॉडल के लिए विशेषताओं के रूप में उपयोग किया जाता है, जो उच्च सांद्रता वाले खनिज जमा के स्थान 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 भविष्यवाणियों से बहुत तेजी से होगी।

कोबोल्ड बैटरी के लिए अधिक खनिज खोजने के लिए एआई मॉडल विकसित कर रहा है, जबकि आईबीएम के शोधकर्ता लिथियम और कोबाल्ट जैसे सामान्य बैटरी सामग्री के विकल्प खोजने का प्रयास कर रहे हैं। आईबीएम शोधकर्ता लिथियम-आयन बैटरी की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करने वाले विलायक की पहचान करने के लिए एआई मॉडल का उपयोग कर रहे हैं। यह आईबीएम एआई परियोजना वर्तमान में मौजूद और उपलब्ध सामग्री पर केंद्रित है, लेकिन एक अलग आईबीएम परियोजना नए अणुओं को संश्लेषित करने का लक्ष्य रखती है जो सामान्य बैटरी सामग्री को बदल सकते हैं।

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

आईबीएम ने पहले ही अपनी एआई प्रणाली का उपयोग नए अणुओं को डिजाइन करने के लिए किया है जिन्हें “फोटोएसिड जनरेटर” कहा जाता 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 करने का लक्ष्य रखती है।