Chicago Üniversitesi Pritzker Moleküler Mühendislik Okulu araştırmacıları, ElectrolyteGPT adlı yeni bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu teknoloji, bataryalar için sadece ayrı kimyasal bileşenleri seçmekle kalmıyor, aynı zamanda hazır elektrolit formülleri oluşturabiliyor. Elektrolitler modern bataryaların temel unsurlarından biridir ve içerikleri kapasiteyi, şarj hızını ve güvenliği doğrudan etkiler. Bu konuyu Ixbt.com bildiriyor .
Yeni elektrolitler geliştirmek, potansiyel molekül sayısının 10⁷⁰'i aşması nedeniyle malzeme bilimindeki en zorlu görevlerden biri olarak kabul edilir. ElectrolyteGPT modeli, mevcut çözümlerden farklı olarak, bileşenlerin konsantrasyonlarını ve karıştırma oranlarını içeren hazır reçeteler sunar. Bu süreç, geleneksel laboratuvar araştırmalarından birkaç kat daha hızlı gerçekleşir.
Profesör Chibueze Amanchukwu liderliğindeki ekip, yapay zeka önerilerini laboratuvar ortamında test etti. Sonuçlar, yapay zeka tarafından önerilen bazı bileşimlerin, özellik bakımından en gelişmiş lityum-metal bataryalardaki çözümlerle rekabet edebileceğini gösterdi. Bu, yapay zekanın malzeme tasarımı konusunda deneyimli uzmanlar seviyesinde çalışabildiğini kanıtlıyor.
Sistemi eğitme sürecinde bilim insanları özel bir veri tabanı oluşturdular. Başlangıç aşamasında model, farmasötik verilere dayanarak tıbbi moleküller öneriyordu. Ancak yalnızca elektrolitlerle ilgili bileşiklerle yeniden eğitildikten sonra ElectrolyteGPT, kimyasal olarak kararlı ve bataryalar için faydalı bileşimler üretmeye başladı.
Şu anda yapay zekanın tüm önerileri laboratuvar testlerinden geçirilmektedir. Buna rağmen ElectrolyteGPT, yeni malzeme varyantlarını insandan çok daha hızlı analiz etmektedir. Bu teknolojinin gelecekte elektrikli araçlar, cihazlar ve enerji depolama sistemleri için daha verimli bataryalar üretilmesini önemli ölçüde hızlandırması bekleniyor.
“Zamin”i Telegram'da okuyun!
