Pil ve Batarya Malzemelerinin Deposunu Bulmak ve Yerini Değiştirmek için Kullanılan AI Modelleri

AI araştırmacıları, pillerde kullanılan malzemelerin çıkarılmasıyla ilgili çevresel etkileri azaltmak için AI modelleri geliştirmekte. Maden arama şirketi Kobold, pillerin oluşturulmasında kullanılan malzemeleri yeraltında tespit edebilen bir AI modeli geliştiriyor. Aynı zamanda, IBM’den bir araştırma ekibi, pilleri oluşturmak için alternatif malzemelerin belirlenmesinde AI algoritmalarını kullanıyor.

Piller oluşturmak için kullanılan malzemelerin talebi, daha fazla nesnenin elektrikle çalışmasıyla birlikte sürekli artıyor. Bu artan talebi karşılamak için daha fazla madencilik yapılması gerekiyor ve araştırmacılar bu kaynak çıkarma operasyonlarının çevresel etkilerini azaltmanın yollarını arıyor. AI, mevcut maden çıkarma yöntemlerini geliştirmek veya daha sürdürülebilir tekniklerle değiştirmek için potansiyelli.

IEEE Spectrum‘e göre, KoBold Metals‘in yeni AI projesi, cevher yataklarını, cevher çıkarmasının göreceli olarak az hasar vereceği alanlarda tespit etmeyi hedefliyor. Kobold, geliştirdikleri AI modellerinin, genellikle nadir malzemeleri bulmak için birçok keşif ve tarama gerektiren, invazif ve pahalı mineral keşif görevlerinin ihtiyacını dramatik olarak azaltabileceğini açıkladı. KoBold’a göre, kolayca erişilebilen malzemelerin çoğu zaten bulunmuş olsa da, mevcut enerji sistemini değiştirmek için yeni mineral yatakları gerekecek.

KoBold, Stanford’ın Center for Earth Resource Forecasting ile birlikte, belirli mineralleri bulmak için önerilerde bulunabilecek bir AI ajanı geliştirmek için çalışıyor. Startup, lityum, bakır, kobalt, nikel ve diğer minerallerin yataklarını içerebilecek alanları önerebilecek bir AI istiyor.

Stanford’da jeolojik bilimler profesörü olan Jef Caers, AI’nin arkasındaki kavramın, jeologların multiple siteleri potansiyel mineral yatakları için değerlendirmelerine ve karar verme sürecini hızlandırmasına yardımcı olacağı şeklinde açıkladı. Caers’e göre, AI modeli, bir self-driving araba gibi çalışır, yani model hem surrounding ortamdan toplanan verileri toplar hem de bu verilere göre hareket eder.

Toplum, fosil yakıtlı arabalardan pil güdümlü arabalara geçerken, genel sera gazı emisyonlarını azaltmayı hedeflerken, daha fazla pil kapasitesi gerekecek. Geçen Aralık ayında Nature dergisinde yayımlanan bir makaleye göre, 2050 yılına kadar yolda 2 milyardan fazla elektrikli araç olabileceği ve yaklaşık 12 terawatt-saatlik yıllık pil kapasitesine ihtiyaç duyulacağı, bu da mevcut ABD kapasitesinin yaklaşık on katı.

Kobold’un AI destekli mineral keşif yaklaşımı, çeşitli kaynaklardan alınan potansiyel maden siteleri hakkında bilgi depolayan bir veri platformu tarafından desteklenmektedir. Toprak örnekleri, delme raporları ve uydu görüntüleri toplanır ve AI modeli için özellikler olarak kullanılır, bu model yüksek konsantre cevher yataklarının yerlerini öngörür. AI modelinin, hangi sitelerin madencilik için uygun olacağını, insan analistleri tarafından yapılan öngörülerden çok daha hızlı bir şekilde öngörmesi umuluyor.

Kobold, piller için daha fazla mineral bulmak için AI modelleri tasarlıyorken, IBM’den araştırmacılar, lityum ve kobalt gibi ortak pil bileşenlerinin yerine geçebilecek malzemeleri bulmaya çalışıyor. IBM araştırmacıları, mevcut lityum iyon pillerini aşabilecek solventleri belirlemek için AI modellerini kullanıyor. Bu IBM AI projesi, mevcut ve mevcut malzemelere odaklanırken, farklı bir IBM projesi, ortak pil malzemelerinin yerini alabilecek yeni moleküller sentezlemeyi hedefliyor.

IBM araştırma ekibi, mevcut malzemelerin moleküler yapısını, erime noktasını, viskozitesini ve diğer özelliklerini anlamak için generatif modelleri kullanıyor. Bu tür özelliklere sahip bir generatif modeli eğitmek, araştırmacıların benzer özelliklere sahip moleküller oluşturmasına olanak tanır.

IBM, AI sistemini kullanarak “fotoasit jeneratörleri” olarak adlandırılan yeni moleküller tasarladı. Bu fotoasit jeneratörleri, mühendislerin daha çevre dostu malzemeler ve teknikler kullanarak bilgisayar çipleri geliştirmesine yardımcı olabilir. IBM araştırma ekibi, aynı şeyi pil teknolojisi için yapmak istiyor.