Durante una delle sessioni finali del nostro evento ClimateTech, ho sentito parlare di come l’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a sviluppare materiali per batterie per le future auto sportive elettriche.
Ciò è avvenuto durante una discussione con Venkat Viswanathan sul potenziale dell’aviazione elettrica: una prospettiva entusiasmante ma anche un’enorme sfida date le elevate esigenze delle batterie durante il volo. Le batterie attuali semplicemente non sono sufficienti per i cieli.
Nella nostra conversazione, Viswanathan ha affermato che uno dei motivi per cui vede speranza nell’aviazione elettrica è il potenziale dell’intelligenza artificiale per accelerare la ricerca sulle batterie. Infatti, nel 2020 ha co-fondato una startup chiamata Aionics per portare l’intelligenza artificiale nello sviluppo delle batterie.
Sul palco del ClimateTech, Viswanathan ha annunciato una nuova partnership di ricerca che, a suo avviso, potrebbe rendere l’intelligenza artificiale una forza chiave nello sviluppo delle future batterie per veicoli elettrici. L’accordo è tra Aonics e Cellforce, un produttore tedesco di batterie che è una filiale di Porsche. Aionics aiuterà Cellforce a progettare nuovi materiali elettrolitici nella speranza di produrre batterie migliori.
Sono ancora entusiasta di questa sessione e di tutte le altre mie chat ClimateTech, quindi scaviamo un po’ più a fondo e vediamo come l’intelligenza artificiale può aiutare a promuovere il progresso della batteria.
Accelerando al massimo
Abbiamo bisogno di batterie migliori. I veicoli elettrici in grado di ricaricarsi più velocemente e immagazzinare più energia potrebbero contribuire a eliminare dalla circolazione un maggior numero di auto a combustibili fossili. E per alcuni settori, come l’aviazione, saranno necessari progressi tecnici significativi nella chimica delle batterie affinché una tecnologia più nuova e più pulita possa iniziare a funzionare.
Ma le nuove batterie create in laboratorio hanno ancora molta strada da fare prima di poter essere prodotte su larga scala. È un percorso che potrebbe richiedere più di un decennio per essere completato.
Durante la nostra sessione al ClimateTech, Viswanathan ha descritto questo problema e ha indicato il fitness tracker al polso, che conteneva una batteria prodotta da Sila. Il suo nuovo anodo è realizzato in silicio, che aiuta a immagazzinare più energia nel dispositivo. Secondo l’azienda, per elaborare la chimica della batteria per questo piccolo prodotto sono state necessarie più di 55.000 iterazioni.
Questa è una situazione abbastanza tipica per gli sviluppatori di batterie – e un grosso collo di bottiglia per le nuove tecnologie, ha detto un altro co-fondatore di Aionics, Austin Sendek, in una telefonata prima dell’evento. “C’è molta urgenza riguardo alle batterie e alla tecnologia climatica in generale… e questo approccio per tentativi ed errori degli ultimi anni semplicemente non funzionerà”, ha detto Sendek.
Il problema è che esiste un numero quasi insondabile di potenziali materiali e combinazioni di materiali da utilizzare nelle batterie. Sendek stima che il numero di sostanze chimiche disponibili in commercio che potrebbero essere utilizzate sia pari a miliardi. “È un numero troppo grande per noi per sapere cosa farne”, dice.
Aionics sta lavorando per utilizzare strumenti di intelligenza artificiale per aiutare i ricercatori a trovare più velocemente le migliori caratteristiche chimiche delle batterie. L’azienda si concentra principalmente sull’elettrolita, il materiale che trasporta la carica nelle batterie. “Questa è una grande opportunità per noi per accelerare l’intero settore”, afferma Sendek.
Cambio di marcia
Allora come funziona realmente tutto questo? Sotto l’ombrello dell’IA c’è un’ampia varietà di strumenti che Aionics spera possano aiutare a produrre batterie migliori per i futuri veicoli elettrici e altre applicazioni.
- L’apprendimento automatico può classificare un’ampia gamma di opzioni. Anche solo considerando le sostanze chimiche utilizzate oggi nelle batterie, sono disponibili numerose combinazioni. Gli strumenti di apprendimento automatico possono aiutare a progettare esperimenti per accelerare il processo di screening di queste opzioni ottimizzando al tempo stesso il risultato desiderato. In un recente articolo, Viswanathan e i suoi coautori hanno utilizzato questi strumenti per trovare elettroliti che aiutano le batterie a caricarsi più velocemente, come ha scritto l’anno scorso il mio collega James Temple
- L’intelligenza artificiale generativa può progettare nuovi materiali. È possibile andare oltre anche i miliardi di molecole attualmente disponibili. Utilizzando modelli generativi addestrati sui materiali delle batterie esistenti, Aionics spera di sviluppare nuovi materiali che non sono ancora stati scoperti. Queste molecole possono quindi essere aggiunte alla pipeline per essere sintetizzate e testate nelle batterie. L’idea è simile all’utilizzo dell’intelligenza artificiale per la scoperta di farmaci, un argomento che il mio collega del nostro team AI, Will Douglas Heaven, ha trattato in modo approfondito all’inizio di quest’anno.
- I modelli linguistici di grandi dimensioni possono aiutare i ricercatori a lavorare più velocemente. In un altro annuncio al ClimateTech, Viswanathan ha condiviso i progressi su un importante modello linguistico sviluppato da Aionics chiamato ElectroBot. Il modello, addestrato sulla base di libri di testo e ricerche pubblicate sulla chimica degli elettroliti, può aiutare a rispondere a domande sulle proprietà chimiche o fornire suggerimenti per aiutare a risolvere i problemi in laboratorio. Questi tipi di modelli di intelligenza artificiale spesso hanno problemi con le “allucinazioni” o generano una risposta che non è effettivamente vera. La startup sta lavorando per combattere questo problema nel suo modello con risposte che rimandano gli scienziati a libri di testo o articoli pubblicati.
Come ha affermato Viswanathan sul palco, l’intelligenza artificiale potrebbe essere la nostra migliore possibilità per accelerare i tempi di sviluppo della batteria.
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( fonte: MIT Technology Review )
