Modele AI utilizate pentru a găsi depozite de materiale pentru baterii și a identifica înlocuitori

Cercetătorii AI sunt în procesul de a dezvolta modele AI pentru a reduce impactul mediului asociat cu extragerea materialelor utilizate în baterii. Startup-ul de explorare minieră Kobold dezvoltă un model AI capabil să detecteze materialele utilizate în crearea bateriilor în pământ. Între timp, o echipă de cercetători de la IBM utilizează algoritmi AI pentru a determina care materiale alternative pot fi utilizate pentru a crea baterii.

Cererea de materiale pentru a crea baterii este în creștere constantă, pe măsură ce tot mai multe obiecte sunt alimentate de electricitate. Pentru a satisface această cerere crescută, va trebui să aibă loc mai multă exploatare minieră și cercetătorii caută modalități de a reduce impactul mediului al acestor operațiuni de extragere a resurselor. AI are potențialul de a îmbunătăți metodele actuale de extragere a minereurilor sau de a le înlocui cu tehnici mai durabile.

Conform IEEE Spectrum, noul proiect AI al KoBold Metals are ca scop detectarea depozitelor de minereu în zone în care extragerea minereului ar cauza daune relativ minore, comparativ cu metodele actuale de extragere a resurselor. KoBold a explicat că modelele AI pe care le dezvoltă ar putea reduce dramatic nevoia de misiuni de explorare minieră invazive și scumpe, care de obicei necesită multe explorări și scanări pentru a găsi materiale rare. Conform KoBold, majoritatea materialelor ușor accesibile au fost deja găsite, deși vor fi necesare noi depozite de minereu pentru a schimba sistemul energetic actual.

KoBold lucrează alături de Centrul pentru Prognozarea Resurselor Pământului de la Stanford pentru a dezvolta un agent AI care să poată face recomandări pentru locurile în care să se găsească anumite minerale. Startup-ul dorește un AI capabil să recomande zone care ar putea conține depozite de litiu, cupru, cobalt, nichel și alte minerale.

Un profesor de științe geologice de la Stanford, Jef Caers, a explicat că conceptul din spatele AI este că acesta va ajuta geologii să evalueze multiple site-uri pentru depozite de minerale și să accelereze procesul de luare a deciziilor. Conform lui Caers, modelul AI funcționează ca o mașină cu conducere autonomă, în sensul că modelul atât colectează, cât și acționează pe baza datelor colectate din mediul înconjurător.

Pe măsură ce societatea trece de la mașinile cu combustie internă la mașinile cu baterii, având ca scop reducerea emisiilor de gaze cu efect de seră, va fi nevoie de o capacitate de stocare a bateriilor mai mare. Conform unui studiu publicat în revista Nature în luna decembrie trecută, ar putea exista peste 2 miliarde de vehicule electrice pe drumuri până în 2050, necesitând aproximativ 12 terawatt-ore de capacitate de stocare a bateriilor pe an, ceea ce este de aproximativ zece ori capacitatea actuală a SUA.

Abordarea de descoperire a minereurilor bazată pe AI a KoBold este susținută de o platformă de date care stochează informații despre site-urile de exploatare minieră, preluate din diverse surse. Probele de sol, rapoartele de foraj și imaginile din satelit sunt colectate și utilizate ca caracteristici pentru modelul AI, care face predicții despre locațiile depozitelor de minereu concentrate. Se speră că modelul AI va face predicții precise despre care site-uri ar trebui să fie exploatate, predicțiile venind mult mai repede decât cele făcute de un analist uman.

În timp ce KoBold proiectează modele AI pentru a găsi mai multe minerale pentru baterii, cercetătorii de la IBM încearcă să găsească materiale care pot înlocui ingredientele comune ale bateriilor, cum ar fi litiul și cobaltul. Cercetătorii IBM utilizează modele AI pentru a identifica solvenți care ar putea depăși bateriile cu ioni de litiu actuale. Acest proiect AI al IBM se concentrează pe materialele existente și disponibile în prezent, dar un alt proiect al IBM are ca scop sintetizarea unor molecule noi care pot înlocui materialele comune ale bateriilor.

Echipa de cercetare a IBM a utilizat modele generative pentru a înțelege structura moleculară, punctul de topire, viscozitatea și alte atribute ale materialelor existente. Antrenarea unui model generativ pe aceste tipuri de caracteristici permite cercetătorilor să genereze molecule cu proprietăți similare.

IBM a utilizat deja sistemul său AI pentru a proiecta molecule noi, denumite “generatoare de photoacizi”. Aceste generatoare de photoacizi ar putea ajuta inginerii să dezvolte cipuri de calculator utilizând materiale și tehnici mai prietenoase cu mediul. Echipa de cercetare a IBM are ca scop să facă același lucru și pentru tehnologia bateriilor.