АИ модели који се користе за проналажење наслага материјала за батерије и идентификацију замене

Истраживачи вештачке интелигенције су у процесу развоја АИ модела како би се смањио утицај на животну средину повезан са екстракцијом материјала који се користе у батеријама. Стартуп за истраживање рударства Коболд развија АИ модел способан да детектује материјале који се користе за стварање батерија у земљи. У међувремену, тим истраживача из ИБМ-а користи АИ алгоритме да би одредио који алтернативни материјали могу да се користе за прављење батерија.

Потражња за материјалима за стварање батерија расте све време како се све више објеката напаја електричном енергијом. Да би се задовољила ова повећана потражња, мораће да се одвија више рударства и истраживачи траже начине да смање утицај на животну средину ових операција вађења ресурса. АИ има потенцијал да побољша постојеће методе вађења руде или чак замени ове методе техникама које су одрживије.

Према ИЕЕЕ Спецтруму, КоБолд МеталсНови пројекат вештачке интелигенције има за циљ да открије лежишта руде у областима где би вађење руде направило релативно малу штету, у поређењу са тренутним методама вађења ресурса. Коболд је објаснио да модели вештачке интелигенције које развијају могу драматично смањити потребу за инвазивним, скупим мисијама истраживања минерала, које обично захтевају многа истраживања и скенирања да би се пронашли ретки материјали. Према КоБолду, већина лако доступних материјала је већ пронађена, иако ће за промену постојећег енергетског система бити потребна нова налазишта минерала.

КоБолд ради заједно са Станфордовим Центром за предвиђање земаљских ресурса на развоју АИ агента који може дати препоруке о томе где пронаћи одређене минерале. Стартуп жели АИ способну да препоручи подручја која могу садржати депозите литијум-бакра, кобалта, никла и других минерала.

Професор геолошких наука на Станфорду, Јеф Цаерс, објаснио је да је концепт који стоји иза АИ да ће помоћи геолозима да процене више локација за потенцијална лежишта минерала и убрзају процес доношења одлука. Према Цаерсу, АИ модел функционише као самовозећи аутомобил у смислу да модел прикупља и делује на основу података прикупљених из околног окружења.

Како друштво прелази са аутомобила на фосилна горива на аутомобиле на батерије, у циљу смањења укупне емисије гасова стаклене баште, биће потребно више капацитета батерије. Према раду објављеном у часопису Натуре прошлог децембра, могло би да буде преко 2 милијарде електричних возила на путу до 2050. године, за које је потребно око 12 терават-часова годишњег капацитета батерије, што је отприлике десет пута више од тренутног постојећег капацитета САД.

Коболдов приступ откривању минерала вођен вештачком интелигенцијом подржан је платформом података која чува информације о потенцијалним рударским локацијама преузете из различитих извора. Узорци тла, извештаји о бушењу и сателитски снимци се прикупљају и користе као карактеристике за АИ модел, који даје предвиђања о локацијама високо концентрисаних лежишта руде. Надамо се да ће АИ модел направити тачна предвиђања о томе које локације треба да буду миниране, при чему предвиђања долазе много брже од оних које је направио људски аналитичар.

Док Коболд дизајнира АИ моделе како би пронашао више минерала за батерије, истраживачи из ИБМ-а покушавају да пронађу материјале који могу заменити уобичајене састојке батерија као што су литијум и кобалт. Истраживачи ИБМ-а користе АИ моделе да идентификују раствараче који би могли надмашити тренутне литијум-јонске батерије. Овај ИБМ АИ пројекат се фокусира на тренутно постојеће и тренутно доступне материјале, али на другачији ИБМ пројекат има за циљ да синтетише нове молекуле који могу заменити уобичајене материјале за батерије.

Истраживачки тим ИБМ-а је користио генеративне моделе да би разумео молекуларну структуру, тачку топљења, вискозитет и друге карактеристике постојећих материјала. Обука генеративног модела на овим типовима карактеристика омогућава истраживачима да генеришу молекуле са сличним својствима.

ИБМ је већ користио свој АИ систем за пројектовање нових молекула названих „генератори фотокиселина“. Ови генератори фотокиселина могу помоћи инжењерима у развоју компјутерских чипова користећи еколошки прихватљивије материјале и технике. ИБМ истраживачки тим има за циљ да уради исто за технологију батерија.