В отличие от лития, который несет один положительный заряд, многовалентные элементы могут нести два или три. Больше энергии на ион — это плюс, однако, эти ионы также крупнее и их сложнее перемещать через обычные материалы для аккумуляторов. Именно здесь открытие команды американских ученых может сыграть свою роль, сообщает IE.

«Одним из самых больших препятствий было не отсутствие перспективных химических составов для аккумуляторов, а полная невозможность протестировать миллионы комбинаций материалов, — сказал профессор Дибакар Датта, руководитель исследования. — Мы обратились к генеративному ИИ как к быстрому и систематическому способу проанализировать настолько обширный ассортимент и выявить те немногие структуры, которые действительно могли бы сделать многовалентные аккумуляторы полезными. Такой подход позволяет быстро исследовать тысячи вариантов, значительно ускоряя поиск более эффективных и экологичных альтернатив литий-ионной технологии».

Для этого команда разработала Crystal Diffusion Variational Autoencoder — систему двойного ИИ, обученную на больших наборах данных известных науке кристаллических структур, что позволяет ей предлагать совершенно новые материалы с разнообразными свойствами. Параллельно с этим они использовали тонко настроенную большую языковую модель для поиска материалов, обладающих наибольшей термодинамической стабильностью.

Оба этих инструмента ИИ изучили тысячи новых кристаллических структур и помогли открыть пять новых пористых оксидов переходных металлов, которые показались ученым весьма перспективными. «У этих материалов имеются большие открытые каналы, идеально подходящие для быстрого и безопасного перемещения крупных многовалентных ионов», — заявил Датта.

Исследователи подтвердили свои открытия с помощью квантово-механического моделирования и термодинамических испытаний. Они обнаружили, что новые материалы действительно можно синтезировать, и они в состоянии обеспечить существенный прирост производительности системам хранения энергии.

Новая технология на основе искусственного интеллекта, разработанная в Колумбийском университете, впервые позволила обнаружить жизнеспособные сперматозоиды у мужчины с диагнозом азооспермия — отсутствием сперматозоидов в эякуляте. Используя алгоритмы, изначально созданные для поиска далеких звезд, система STAR сканирует образцы с экстремальным разрешением и находит единичные сперматозоиды, невидимые под обычным микроскопом.