AI, Pilin Geleceğini Buldu ve Bu Lityum Değil.

AI, Pilin Geleceğini Buldu ve Bu Lityum Değil

Yapay zeka, lityum-iyon pilleri tarih yapabilecek ve enerji depolamayı kökten değiştirebilecek umut verici yeni malzemeler keşfetti.

AI, lityumdan daha iyi performans gösterebilecek beş yeni malzeme buldu.

Bu keşifler, magnezyum ve çinko gibi elementleri kullanarak daha ucuz, daha güvenli ve daha güçlü enerji depolama çözümlerinin önünü açabilir.

Lityum-İyon Problemiyle Mücadele

New Jersey Teknoloji Enstitüsü’nden (NJIT) araştırmacılar, yapay zeka kullanarak enerji depolamanın geleceğindeki en büyük zorluklardan birine çözüm arıyor: lityum-iyon pillerin yerini alabilecek, düşük maliyetli ve çevre dostu alternatifler bulmak.

Cell Reports Physical Science dergisinde yayınlanan bir çalışmada, Profesör Dibakar Datta liderliğindeki ekip, üretken yapay zeka (generative AI) kullanarak çok değerlikli iyon pillerin geliştirilmesinde devrim yaratabilecek yeni gözenekli malzemeleri hızla tespit etti. Bu yeni nesil piller, magnezyum, kalsiyum, alüminyum ve çinko gibi daha yaygın bulunan elementleri kullanıyor. Tedarik ve sürdürülebilirlik sorunlarıyla karşı karşıya olan lityum-iyon pillerin aksine, çok değerlikli iyon piller daha uygun maliyetli ve gelecek vaat eden bir seçenek sunuyor.

Neden Çok Değerlikli İyon Piller Geleceğimiz Olabilir?

Çok değerlikli iyon piller, geleneksel lityum-iyon pillerden farklı olarak, tek yerine iki veya üç pozitif yük taşıyan iyonlar kullanır. Bu sayede çok daha fazla enerji depolayabilirler ve geleceğin enerji depolama teknolojileri için cazip bir seçenek haline gelirler.

Ancak bu iyonların daha büyük boyutları ve daha güçlü yükleri, standart pil malzemeleri içinde verimli bir şekilde hareket etmelerini zorlaştırıyor. NJIT ekibi, bu engeli aşmak için yapay zeka destekli bir yöntem geliştirdi ve yüksek yüklü iyonları daha iyi yönetebilecek malzemeler keşfetti.

Üretken Yapay Zekadan Çözümler

“En büyük zorluklardan biri, umut verici pil kimyasının eksikliği değil, milyonlarca malzeme kombinasyonunu test etmenin pratikte imkansız olmasıydı,” diyor Datta. “Bu geniş alanı hızla tarayıp çok değerlikli pilleri pratik hale getirebilecek birkaç yapıyı bulmak için üretken yapay zekaya yöneldik.”

“Bu yaklaşım, binlerce potansiyel adayı hızla değerlendirmemizi sağlıyor ve lityum-iyon teknolojisine daha verimli ve sürdürülebilir alternatifler bulma sürecini büyük ölçüde hızlandırıyor.”

Çift Yapay Zeka Gücü: CDVAE ve LLM

Bu engelleri aşmak için NJIT ekibi, yeni bir çift yapay zeka yaklaşımı geliştirdi: Kristal Difüzyon Varyasyonel Otokodlayıcı (CDVAE) ve özelleştirilmiş bir Büyük Dil Modeli (LLM). Bu yapay zeka araçları, geleneksel laboratuvar deneyleriyle mümkün olmayan bir hızla binlerce yeni kristal yapıyı analiz etti.

CDVAE modeli, bilinen kristal yapıların büyük veri setleriyle eğitilerek tamamen yeni malzemeler önerebilir hale geldi. LLM ise, pratik sentez için kritik olan termodinamik açıdan en kararlı malzemelere odaklandı.

5 Çığır Açıcı Yapının Keşfi

“Yapay zeka araçlarımız, keşif sürecini büyük ölçüde hızlandırdı ve beş yeni gözenekli geçiş metali oksit yapısı ortaya çıkardı,” diye açıklıyor Datta. “Bu malzemeler, büyük ve açık kanallara sahip, bu da hacimli çok değerlikli iyonların hızlı ve güvenli bir şekilde hareket etmesini sağlıyor. Bu, yeni nesil piller için kritik bir atılım.”

Ekip, kuantum mekanik simülasyonlar ve kararlılık testleriyle bu yapay zeka üretimi malzemelerin gerçek dünyada sentezlenebilir ve uygulanabilir olduğunu doğruladı.

Pillerin Ötesinde: Ölçeklenebilir Bir Malzeme Devrimi

Datta, bu yöntemin daha geniş etkilerine dikkat çekiyor: “Bu sadece yeni pil malzemeleri keşfetmekten ibaret değil. Elektronikten temiz enerji çözümlerine kadar her türlü ileri malzemeyi hızlı ve ölçeklenebilir bir şekilde araştırmanın yolunu açıyoruz.”

Bu sonuçlarla birlikte, Datta ve ekibi, yapay zeka tasarımı malzemeleri sentezleyip test etmek için deneysel laboratuvarlarla işbirliği yapmayı planlıyor. Böylece ticari olarak uygulanabilir çok değerlikli iyon pillerin sınırlarını zorlamaya devam edecekler.

Referans:
Joy Datta, Amruth Nadimpally, Nikhil Koratkar ve Dibakar Datta, “Generative AI for discovering porous oxide materials for next-generation energy storage”, Cell Reports Physical Science, 26 Haziran 2025.

Kaynak. SciTechDaily
Haber Veriyoruz