リチウムイオンバッテリーは、スマートフォン、電気自動車、モバイルデバイスなど、多くの分野を革命に変えました。しかし、リチウムはコスト、流通性、持続可能性にますます制限を露呈しています。この現状に先立ち、NJITの研究グループはAIを使用して、マグネシウム、カルシウム、アルミニウム、亜鉛などのより豊富な元素に基づいたバッテリーソリューションを見つけました。
リチウムが1つの電荷しか持っていないのとは異なり、多化学金属は2〜3つの電荷を持ち、各イオンがより多くのエネルギーをもたらすことを意味します。しかし、これらのイオンのサイズが大きいため、通常のバッテリー材料では移動が困難です。
この問題を解決するために、ディバカール・ダッタ教授が率いるNJIT研究グループは、クリスタルディフュージョン変数オートインコーダー(CDVAE)という名前のデュアルAIシステムと、微調整された大規模言語モデル(LLM)を展開しました。これらのツールは、熱動的安定性と多値イオンの迅速かつ安全な移動に適したオープンチャネルを備えた数千の新しい材料構造を発見するのに役立ちます。
結果として、グループは、次世代バッテリーに大きな可能性を秘めた、全く新しい5つの金属酸化溶媒を特定しました。これらの結果は、量子機械学習と熱動力学のシミュレーションによって検証されました。結果は、それらが実際に合成され、高いエネルギー貯蔵効率を達成できることを示しています。
ダットタ教授によると、この方法はバッテリー科学にブレークスルーをもたらすだけでなく、他の多くの分野で高度な材料を迅速かつ大規模に発見するための新たな方向性を開きます。
