Yapay zeka pillerdeki lityum kullanımını azaltacak madde buldu
Yapay zeka ve süper bilgisayarlar kullanarak keşfedilen yeni bir maddenin, pillerde kullanılan lityum miktarını azaltabileceği tahmin ediliyor.
Bilim insanları keşfin, lityum kullanımını yüzde 70 azaltabileceğini söylüyor. Yeni madde ampullerde denendi ve başarılı oldu.
BBC'nin haberine göre keşif, Microsoft ve ABD Enerji Bakanlığı'na bağlı Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı (PNNL) tarafından yapıldı.
Microsoft'tan araştırmacılar 32 milyon potansiyel inorganik madde içinden 18 "gelecek vadeden adayı", yapay zeka ve süper bilgisayarlar kullanarak, bir haftadan kısa bir sürede tespit etmeyi başardı.
Geleneksel laboratuvar yöntemleri kullanılmış olsaydı, bu elemenin tamamlanması 20 yıldan uzun sürebilirdi.
Başlangıcından, çalışan br pil prototipi geliştirme süreci dokuz aydan kısa sürdü.
Microsoft Genel Müdür Yardımcısı Jason Zande BBC'ye yaptığı açıklamada hedeflerinin, "250 yıllık bilimsel buluşları gelecek 25 yıla sığdırmak" olduğunu söyledi; "Bunun gibi teknolojilerin bize bu hedefte yardımcı olacağını düşünüyoruz. Gelecekte bu gibi bilimsel gelişmeleri yapmanın yolunun bu olduğunu düşünüyorum".
Yeni bulanan ve N2116 adı verilen madde, katı haldeki bir elektrolit, ve bilim insanları tarafından bir hammaddeden çalışan bir prototipe dönüştürülene kadar test edildi.
Bu madde sürdürülebilir bir enerji depolama çözümü olma potansiyelini de taşıyor çünkü katı bazlı piller, geleneksel sıvı ya da jel benzeri lityum pillerden daha güvenli.
Daha hızlı şarj olan katı haldeki lityum pillerin, binlerce kez şarj edilebilmesi sayesinde yakın gelecekte daha fazla enerji yoğunluğu sağlayacağı da umut ediliyor.
Lityumdaki sorun ne?
Lityum, piyasa değeri ve gümüşi rengi nedeniyle genellikle "beyaz altın" olarak adlandırılıyor.
Yeniden şarj edilebilir pillerin (lityum-iyon piller) en önemli bileşenlerinden biri. Bu pilleri elektrikli araçlardan cep telefonlarımıza kadar hemen her elektronik alette kullanıyoruz.
Uluslararası Enerji Ajansı, dünya çapında elektrikli araçlara talebin artmasıyla, gelecek iki yıl içinde lityum kıtlığı yaşamaya başlayabileceğimiz uyarısını yapıyor.
ABD Enerji Bakanlığı da 2030 itibarıyla lityum-iyon pillere olan talebin 10 katına çıkabileceğine dikkat çekiyor. Bu nedenle üreticiler sürekli olarak yeni pil fabrikaları inşa ediyor.
Lityum madenciliği de tartışmalı bir konu. Üretime geçmesi yıllar sürebiliyor ve çevreye ciddi etkileri var. Lityum çıkarmak için çok büyük miktarda su ve enerji kullanılması gerekiyor. Süreçte yeryüzünde büyük "yaralar" açılıyor ve zehirli atık ortaya çıkıyor.
Londra'daki Imperial College'da pil araştırmacılardan oluşan bir ekibi yöneten Dr Nuria Tapia-Ruiz, az lityum içeren ve enerjiyi iyi depolayan her maddenin, lityum-iyon pil endüstrisi için "kutsal" olacağını söylüyor; "Yapay zeka ve süper bilgisayarlar, yüksek performanslı maddelerin tespitinde, gelecek yıllarda pil araştırmacıları için hayati önemde olacak".
Ancak İskoçya'daki Strathclyde Üniversitesi'nden Dr Edward Brightman, yeni teknolojinin "dikkatli ele alınması" gerektiği uyarısını yapıyor; "Suni ya da ilk bakışta iyi görünen sonuçlar ortaya koyabilir. Ancak bu maddeler hali hazırda bilinen ya da laboratuvarda sentezlenemeyecek maddeler olabilir".
Kullanılan yapay zekanın diğerlerinden farkı ne?
Son keşif sürecinde kullanılan süper bilgisayarlar, çok sayıda bilgisayarı içinde barındıran ve karmaşık bilimsel ve matematiksel işlemleri yapabilen bilgisayarlar.
Microsoft tarafından geliştirilen yapay zeka modülüyse, moleküler veriler üzerine eğitilmiş ve kimyayı çözebilen bir teknoloji.
Zander "Bu yapay zeka bilimsel verilere ve maddelere dayanıyor. Veriler, bilimsel keşiflerde kullanmak için çok güvenli" diyor.
Yapay zeka, pillerde kullanılabilecek potansiyel madde sayısını 18'e düşürdükten sonra, PNNL'den pil uzmanları bu maddeleri inceledi ve laboratuvarda üzerinde çalışacakları son maddeyi belirledi.
PNNL'den Karl Mueller, yapay zeka sayesinde "meyve verebilecek bir alana çok daha hızlı ulaştıklarını" söyledi. Mueller'e göre son keşif, yapay zekanın inovasyon süreçlerini ne kadar hızlandırabileceğini gösteriyor.