Buzz
Bên trong một phòng thí nghiệm tại Viện Năng Lượng Precourt thuộc Đại học Stanford, có một nửa tá tủ lạnh được thiết kế để làm chết pin càng nhanh càng tốt. Mỗi tủ chứa khoảng 100 ô tế bào lithium-ion được cố định trong khay có thể sạc và xả pin hàng chục lần mỗi ngày. Thông thường, những viên pin này sẽ được sử dụng trong các thiết bị hoặc ô tô điện, nhưng khi chúng được đặt vào những chiếc máy khổng lồ này, chúng không cung cấp năng lượng cho bất cứ thứ gì cả. Thay vào đó, năng lượng được đổ vào và ra khỏi những ô tế bào này càng nhanh càng tốt để tạo ra lượng dữ liệu hiệu suất lớn sẽ dạy trí tuệ nhân tạo cách xây dựng một viên pin tốt hơn.
Năm 2019, một nhóm nghiên cứu từ Stanford, MIT và Viện Nghiên cứu Toyota đã sử dụng trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên dữ liệu được tạo ra từ những chiếc máy này để dự đoán hiệu suất của pin lithium-ion qua suốt thời gian sống của ô tế bào trước khi hiệu suất của chúng bắt đầu giảm. Thông thường, trí tuệ nhân tạo cần dữ liệu từ sau khi một viên pin bắt đầu suy giảm để dự đoán làm thế nào nó sẽ hoạt động trong tương lai. Có thể mất tháng để chu kỳ pin đủ lần để có được dữ liệu đó. Nhưng trí tuệ nhân tạo của các nhà nghiên cứu có thể dự đoán hiệu suất suốt đời chỉ sau vài giờ thu thập dữ liệu, trong khi pin vẫn ở đỉnh điểm của nó. “Trước khi làm việc của chúng tôi, không ai nghĩ rằng điều đó là có thể,” William Chueh, một nhà khoa học vật liệu tại Stanford và một trong những tác giả chính của bài báo năm 2019 nói. Và vào đầu năm nay, Chueh và đồng nghiệp của ông lại làm được điều đó. Trong một bài báo được xuất bản trong Nature vào tháng 2, Chueh và đồng nghiệp của ông mô tả một thí nghiệm trong đó một trí tuệ nhân tạo có thể khám phá phương pháp tối ưu để sạc nhanh một viên pin lithium-ion trong vòng 10 phút.
Nhiều chuyên gia nghĩ rằng việc sạc pin nhanh sẽ là quan trọng đối với việc áp dụng ô tô điện, nhưng việc đổ đủ năng lượng để sạc lại một ô tế bào trong thời gian bằng thời gian để đổ đầy một bình xăng có thể nhanh chóng làm suy giảm hiệu suất của nó. Để đưa pin sạc nhanh ra khỏi phòng thí nghiệm và vào thế giới thực đồng nghĩa với việc tìm ra điểm ngọt giữa tốc độ sạc và tuổi thọ pin. Vấn đề là có hiệu quả một số lượng không giới hạn cách để đưa điện vào một viên pin; Chueh so sánh nó với việc tìm kiếm cách tốt nhất để đổ nước vào một xô. Việc lọc thử nghiệm qua tất cả những khả năng đó để tìm ra cách tốt nhất là một công việc chậm và mệt mỏi—nhưng đó là nơi mà trí tuệ nhân tạo có thể giúp đỡ.
Trong nghiên cứu của họ, Chueh và đồng nghiệp đã thành công tối ưu hóa một giao thức sạc nhanh cho viên pin lithium-ion trong thời gian dưới một tháng; để đạt được kết quả tương tự mà không có sự giúp đỡ của trí tuệ nhân tạo thì thường mất khoảng hai năm. “Cuối cùng, chúng tôi xem công việc của mình như làm tăng tốc quá trình Nghiên cứu và Phát triển Pin,” Chueh nói. “Cho dù đó là việc khám phá hóa học mới hay tìm cách làm cho viên pin an toàn hơn, đều mất rất nhiều thời gian. Chúng tôi đang cố gắng tiết kiệm thời gian.”
Trong thập kỷ qua, hiệu suất của pin đã tăng vọt và giá cả của chúng đã giảm mạnh. Với việc nhiều chuyên gia xem việc điện hóa mọi thứ là chìa khóa để giảm carbon hóa hệ thống năng lượng của chúng ta, điều này là tin vui. Nhưng đối với các nhà nghiên cứu như Chueh, tốc độ đổi mới pin không đủ nhanh. Lý do là đơn giản: pin cực kỳ phức tạp. Để xây dựng một viên pin tốt hơn có nghĩa là tối ưu hóa tận tâm ở mỗi bước trong quá trình sản xuất. Điều này liên quan đến việc sử dụng nguyên liệu nguyên giá ít hơn, hóa học tốt hơn, kỹ thuật sản xuất hiệu quả hơn. Nhưng có rất nhiều tham số có thể được tối ưu hóa. Và thường một sự cải tiến ở một lĩnh vực nào đó—chẳng hạn như mật độ năng lượng—sẽ đi kèm với chi phí làm tăng cường ở lĩnh vực khác, như tốc độ sạc.
Tìm kiếm những giải pháp tối ưu trong một không gian tìm kiếm lớn chính là loại vấn đề mà trí tuệ nhân tạo được xây dựng để giải quyết. Nhưng cho đến gần đây, trí tuệ nhân tạo xây dựng pin vẫn bị hạn chế bởi thiếu dữ liệu. “Lịch sử, dữ liệu về pin rất khó để có được vì nó không được chia sẻ giữa các nhà nghiên cứu và các công ty,” Bruis van Vlijmen, một nhà khoa học dữ liệu làm việc trên phân tích pin tại Stanford nói. “Có mức độ bí mật cao hoặc thông tin độc quyền.” Theo bài báo năm 2019 của họ, Chueh và đồng nghiệp đã công bố tất cả dữ liệu về pin của họ để có thể được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu khác để đào tạo các thuật toán trí tuệ nhân tạo của họ. Lúc đó, đó là bộ sưu tập lớn nhất về dữ liệu hiệu suất pin từng được công bố.
Đối với Ian Foster, giám đốc của bộ phận khoa học dữ liệu và học tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne, thiếu dữ liệu chất lượng là một vấn đề quen thuộc. Trong vài năm qua, Foster và đồng nghiệp tại phòng thí nghiệm đã xây dựng một cơ sở dữ liệu về các phân tử có thể được máy học để tìm kiếm các chất có thể dẫn đến hiệu suất cải thiện trong điện phân của pin, chất nằm giữa các điện cực. Như các yếu tố khác trong một viên pin, hóa học điện phân có thể được điều chỉnh để tăng tính chất mong muốn như mật độ năng lượng hoặc giảm những tính chất không mong muốn như độc tính. “Lịch sử, việc xác định vật liệu điện phân mới đã chủ yếu là quá trình thử nghiệm và sai lầm,” Foster nói. “Mục tiêu của chúng tôi là áp dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo để khám phá không gian bất tận của các vật liệu có thể có.”
“Có rất nhiều tiềm năng chưa được khai thác trong các vật liệu pin hiện tại, mà chúng ta có thể khai thác bằng cách sử dụng phần mềm tốt hơn để 'lập trình' pin,” nói Alpha Lee, một nhà vật lý thống kê tại Đại học Cambridge, người nghiên cứu gần đây đã sử dụng máy học để tìm ra các dự đoán mới về sức khỏe của pin. “Các đổi mới trong phần mềm pin sẽ hưởng lợi từ mức độ mở rộng mà chúng ta thấy trong cuộc cách mạng số và mở ra một kỷ nguyên mới của các công nghệ lưu trữ năng lượng.”
Bước tiếp theo là đưa những phương pháp học máy này ra khỏi phòng thí nghiệm và sử dụng chúng để tạo ra pin sẽ cung cấp năng lượng cho các thiết bị và ô tô của chúng ta. InoBat, một công ty có trụ sở tại Slovakia được thành lập vào năm 2018, có thể đang dẫn đầu con đường. Công ty đang sử dụng một nền tảng nghiên cứu được AI phát triển bởi Wildcat Discovery Technologies có trụ sở tại California để nhanh chóng tạo mẫu nguyên tố hóa học mới cho pin để tạo ra các ô tố điện cho xe điện. Theo CEO của InoBat, Marian Bocek, nền tảng AI cho phép khám phá toàn diện về hóa học lithium-ion mới, có tiềm năng làm tăng tốc quá trình phát hiện đột phá. Nói cách khác, thay vì điều chỉnh một thành phần pin một cách từng bước và thử nghiệm từng biến thể một cách cận kề, AI có thể mô phỏng hiệu suất của một viên pin khi nhiều biến thể khác nhau đã được sửa đổi cùng một lúc.
“Con đường đến phát hiện hóa học tế bào mới nhanh hơn 10 lần so với phòng thí nghiệm truyền thống,” Bocek nói, so sánh nghiên cứu được động viên bởi AI của InoBat với việc sử dụng phát hiện thuốc tự động trong ngành công nghiệp dược. “Chúng tôi đang rời xa khỏi mô hình 'một kích thước phù hợp tất cả' đang thống trị ngành công nghiệp ô tô điện.”
InoBat vừa giới thiệu viên pin “thông minh” đầu tiên của mình được thiết kế với AI tuần trước. Trong lúc công bố, Bocek tuyên bố rằng viên pin có thể tăng cường tầm hoạt động của một chiếc xe ô tô điện 'tốt nhất trong tất cả' gần 20%. Nhưng đừng mong đợi tìm thấy nó trong bộ pin của một chiếc ô tô điện trung bình sớm. Không giống như các nhà sản xuất lớn của các ô tô điện, như Panasonic hoặc Samsung, InoBat là một cửa hàng pin hơn. Công ty tập trung vào các phương tiện chuyên dụng như xe ô tô điện hiệu suất cao hoặc máy bay điện, và có thể sản xuất theo đơn để phát triển ô tố điện đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng. “Chúng tôi là người chơi duy nhất như vậy trên thị trường có khả năng phát triển giải pháp tùy chỉnh về định dạng ô tố và mật độ năng lượng,” Bocek nói.
Bocek cho biết nhà máy thử nghiệm đầu tiên của công ty sẽ bắt đầu sản xuất pin vào cuối năm sau. Ban đầu, nhà máy sẽ sản xuất chỉ 100 megawatt-giờ pin được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo mỗi năm. Để so sánh, đó chỉ là khoảng một nửa phần trăm của sản lượng của Nhà máy Gigafactory của Tesla ở Nevada. Bocek nói rằng công ty có kế hoạch mở rộng sản xuất lên một nhà máy với dung lượng 10 gigawatt-giờ trong vòng năm năm tới. Điều đó sẽ đặt nó ngang bằng với sản lượng dự kiến tại nhà máy thử nghiệm mới của Tesla tại California mà các quan chức của công ty đã công bố tại sự kiện Ngày Pin tháng trước.
Việc triển khai trí tuệ nhân tạo trong phát triển pin là tin vui cho một thế giới đang ấm lên. Lưu trữ pin là yếu tố quan trọng trong việc tăng lượng năng lượng tái tạo trên lưới, và khi nói đến việc giảm carbon trong nguồn cung cấp năng lượng của chúng ta, thì thời gian là rất quan trọng. Sau hàng thập kỷ tiến triển chậm rãi, nghiên cứu pin được động viên bởi trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ cuối cùng tăng tốc. “Tất cả đều liên quan đến việc giảm carbon,” Chueh nói. “Chúng tôi muốn đến nhanh vì chúng ta không còn nhiều thời gian nữa.”
Thêm nhiều bài viết tuyệt vời từ Mytour
- 📩 Muốn nhận tin mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa? Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi!
- Ngọn lửa ở phía Tây đang làm tan chảy cảm giác của chúng ta về cách lửa hoạt động
- Đại dịch đã đóng cửa biên giới—và gợi lên lòng khao khát về nhà
- Nhà xuất bản lo lắng khi sách điện tử bay khỏi kệ ảo của thư viện
- Ảnh của bạn không thể thay thế. Hãy lưu chúng ra khỏi điện thoại
- Cách Twitter sống sót sau vụ hack lớn—và kế hoạch để ngăn chặn vụ tấn công tiếp theo
- 🎮 Mytour Games: Nhận các mẹo, đánh giá và nhiều hơn nữa
- 🏃🏽♀️ Muốn có những công cụ tốt nhất để trở nên khỏe mạnh? Kiểm tra bảng chọn của đội ngũ Gear chúng tôi về những chiếc đồ đo sức khỏe, đồ chạy bộ (bao gồm giày và tất chạy bộ), và tai nghe tốt nhất
