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

Cercetătorii în domeniul inteligenței artificiale sunt în procesul de a dezvolta modele de inteligență artificială pentru a reduce impactul asupra mediului asociat cu extracția materialelor utilizate în baterii. Startup-ul de explorare minieră Kobold dezvoltă un model de inteligență artificială capabil să detecteze materiale utilizate în crearea de baterii în sol. Între timp, o echipă de cercetători de la IBM utilizează algoritmi de inteligență artificială 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, iar cercetătorii caută modalități de a reduce impactul asupra mediului al acestor operațiuni de extracție a resurselor. Inteligența artificială are potențialul de a îmbunătăți metodele actuale de extracție a minereurilor sau de a le înlocui cu tehnici mai durabile.

Conform IEEE Spectrum, noul proiect de inteligență artificială al companiei KoBold Metals are ca scop detectarea depozitelor de minereu în zone în care extracția minereului ar cauza daune relativ minore, comparativ cu metodele actuale de extracție a resurselor. KoBold a explicat că modelele de inteligență artificială pe care le dezvoltă ar putea reduce dramatic nevoia de misiuni de explorare minieră invazive și costisitoare, 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 actualul sistem energetic.

KoBold lucrează alături de Centrul de Prognozare a Resurselor Pământului de la Stanford pentru a dezvolta un agent de inteligență artificială care să poată face recomandări pentru locurile în care să se găsească anumite minerale. Startup-ul dorește un model de inteligență artificială 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 inteligenței artificiale este acela de a ajuta geologii să evalueze multiple site-uri pentru depozite de minerale potențiale și să accelereze procesul de luare a deciziilor. Conform lui Caers, modelul de inteligență artificială funcționează similar cu 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 vehiculele cu combustie fosilă la vehiculele electrice, cu scopul de a reduce emisiile 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 a anului trecut, ar putea exista peste 2 miliarde de vehicule electrice pe drumuri până în 2050, necesitând aproximativ 12 teraore de capacitate de stocare a bateriilor pe an, ceea ce este de aproximativ zece ori mai mult decât capacitatea actuală a Statelor Unite.

Aproachul de descoperire a minereurilor bazat pe inteligență artificială al companiei Kobold este susținut de o platformă de date care stochează informații despre site-urile potențiale de minerit, preluate din diverse surse. Mostre de sol, rapoarte de foraj și imagini din satelit sunt colectate și utilizate ca caracteristici pentru modelul de inteligență artificială, care face predicții despre locațiile depozitelor de minereu concentrate. Se speră că modelul de inteligență artificială va face predicții precise despre care site-uri ar trebui să fie exploatate, predicții care vin mult mai repede decât cele făcute de un analist uman.

În timp ce Kobold proiectează modele de inteligență artificială 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. Echipa de cercetători de la IBM utilizează modele de inteligență artificială pentru a identifica solvenți care ar putea performa mai bine decât bateriile cu ioni de litiu actuale. Acest proiect de inteligență artificială 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 ingredientele comune ale bateriilor.

Echipa de cercetători de la IBM a utilizat modele generative pentru a înțelege structura moleculară, punctul de topire, vâscozitatea 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 de inteligență artificială 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 cercetători de la IBM își propune să facă același lucru pentru tehnologia bateriilor.