Корпорация Microsoft и Тихоокеанская северо-западная национальная лаборатория (PNNL) объединили усилия для ускорения научных открытий с помощью искусственного интеллекта и облачных высокопроизводительных вычислений. В рамках партнерства ученым удалось радикально сократить время поиска новых материалов для хранения энергии, открыв инновационный тип электролита. Данный проект демонстрирует смену парадигмы в материаловедении, переводя традиционные химические исследования на рельсы чистых вычислений.
🔋 Новый подход к хранению энергии и проблема лития 0:00
Переход к экологически чистым источникам энергии требует создания принципиально новых технологических решений. Как отмечает ученый-материаловед из PNNL Виджай Муругесан, генерация электричества из возобновляемых источников носит спорадический характер. В условиях, когда солнце скрыто за облаками или отсутствует ветер, ключевое значение приобретают компактные системы хранения энергии.
Традиционным решением в этой области остаются литий-ионные аккумуляторы. Литий привлекателен для индустрии благодаря своей способности быстро перемещаться внутри твердых тел. Однако этот металл имеет серьезные недостатки:
- Геополитические риски: основные запасы лития сосредоточены в нескольких конкретных регионах планеты, что затрудняет его повсеместную добычу.
- Экологический ущерб: процессы извлечения лития наносят вред окружающей среде.
- Проблемы безопасности: литий-ионные батареи подвержены рискам возгорания.
В связи с этим перед учеными встала задача найти альтернативный материал, способный работать так же эффективно, как литий, но лишенный его логистических и экологических недостатков.
💻 Ускорение вычислений: от 20 лет к одной неделе 1:31
Поиск новых химических соединений классическим методом проб и ошибок занимает слишком много времени и требует колоссальных ресурсов. Представители Microsoft подчеркивают, что целью сотрудничества с PNNL было избавление исследователей от рутинного перебора миллионов потенциальных комбинаций элементов. Благодаря переходу на модель вычислений «computation first» (сначала вычисления), акцент сместился на анализ самых перспективных вариантов.
Для решения этой задачи была задействована облачная платформа Azure Quantum Elements. Результаты применения ИИ-моделей превзошли стандартные отраслевые ожидания:
- Сжатие сроков: вычислительный этап, который при стандартном подходе занял бы 20 лет, платформа выполнила всего за одну неделю.
- Сужение поля поиска: из миллионов теоретически возможных комбинаций элементов и структур ИИ выделил всего несколько десятков наиболее жизнеспособных кандидатов, причем эта работа заняла считанные месяцы.
Без фактора столь масштабного ускорения вычислений, по мнению экспертов, проект растянулся бы на десятилетия.
🧪 Создание инновационного электролита с заменой лития 2:00
Практическим результатом совместной работы Microsoft и PNNL стало открытие формулы нового электролита. Главная особенность разработки заключается в том, что новое вещество использует на 70% меньше лития по сравнению с существующими рыночными аналогами.
Дефицитный и дорогой литий удалось частично заместить натрием — широко распространенным и экологически безопасным химическим элементом. Главная сложность, как объясняет Виджай Муругесан, состояла в том, что аккумулятор состоит из множества разнородных компонентов. Ученым требовалось заставить совершенно разные типы материалов работать синергетически, с чем успешно справились алгоритмы искусственного интеллекта.
🌐 Глобальная смена парадигмы в науке 3:32
Разработчики утверждают, что созданная ими модель со-инноваций (co-innovation model) способна трансформировать практически любую научную дисциплину, основанную на поиске новых веществ. Поскольку химия и материаловедение лежат в основе производства абсолютного большинства промышленных товаров, влияние технологии выйдет далеко за рамки энергетики. В Microsoft выделяют следующие перспективные сферы применения:
- Фармацевтика и науки о жизни (life sciences);
- Транспортное машиностроение;
- Высокотехнологичное производство.
Руководство PNNL указывает, что синергия ИИ-моделей, облачных суперкомпьютеров и специализированных цифровых ассистентов (co-pilots), обученных конкретным научным дисциплинам, знаменует глобальный парадигмальный сдвиг в работе исследователей. Энергетические проекты — это лишь отправная точка масштабной технологической трансформации.
