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卡內(nèi)基梅隆大學利用人工智能方法開發(fā)電解液 加快電池創(chuàng)新步伐
時間:2020-12-04 08:53來源:蓋世汽車 作者:Elisha
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（圖片來源：techxplore）
據(jù)外媒報道，為了滿足獨特的設(shè)計要求，研究人員越來越多地利用機器學習來開發(fā)新材料和化合物。這種新穎的方法有助于減少開發(fā)和測試材料的時間，更快獲得新發(fā)現(xiàn)。在卡內(nèi)基梅隆大學(Carnegie Mellon University)，機械工程系博士生、塔塔咨詢服務(wù)公司(Tata Consulting Services)的Adarsh Dave將其應(yīng)用于電池設(shè)計，并取得驚人發(fā)現(xiàn)。
Dave希望減少溫室氣體排放，相對來說電池創(chuàng)新是一種減少排放的簡易方法。然而，由于化學反應(yīng)過程相當復(fù)雜，實現(xiàn)創(chuàng)新往往需要很長時間，研究團隊開始尋找加快速度的方法。這項研究的重點在于水系電解液。Dave表示，這種電解液非常適合儲存可再生能源。“設(shè)計高性能水基電池是解決這一問題的重要過程。然而，可供選擇的配方數(shù)量驚人，這就是我們的設(shè)計過程的切入點。”
Dave及其團隊建造了一個名為“奧托”（Otto）的機器人平臺，通過測量電解液的特性來確定其在電池中的有效性。將機器學習與Otto相結(jié)合，共同優(yōu)化電池的電解液。計算機會告訴Otto測試哪些電解液，然后Otto告訴計算機這些電解液的性質(zhì)。這種往返關(guān)系有助于機器學習進行優(yōu)化，找到最好的電解液。Otto可以像人類一樣快速混合和測試電解液，但與人類不同的是，Otto可以全天侯運行。
Dave及其團隊通過機器學習，發(fā)現(xiàn)了一種“非直覺的、新穎的電解液”。如果沒有此項研究，對設(shè)計人員來說，這種電解液可能還是未知的。這顯示了機器學習在未來設(shè)計過程中廣大的應(yīng)用前景。此外，Otto可以自動操作，加快測試和實驗過程，使科學家能夠?qū)Ｗ⒂诤暧^研究。
斯科特能源創(chuàng)新研究所(Scott Institute For Energy Innovation)負責人Jay Whituck教授表示：“在創(chuàng)新方面，雖然機器人或算法無法取代訓練有素的化學家的直覺，但我們的系統(tǒng)無疑可以實現(xiàn)自動化并加速日常的科學和設(shè)計任務(wù)進程。我希望看到，其他實驗室的同事們通過自動化來擺脫無聊的東西，真正加快電池創(chuàng)新的步伐。”
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