Baterai berbahan bakar AI
Engineering

Baterai berbahan bakar AI


“Otto” adalah platform robotik yang terintegrasi dengan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan elektrolit untuk baterai. Kredit: Sekolah Tinggi Teknik, Universitas Carnegie Mellon

Pembelajaran mesin semakin sering digunakan sebagai alat yang membantu peneliti menemukan bahan dan senyawa baru untuk persyaratan desain unik mereka. Pendekatan baru ini mengurangi waktu yang dihabiskan para peneliti untuk membuat dan menguji berbagai bahan secara eksperimental, sehingga penemuan baru dapat dibuat lebih cepat. Di Universitas Carnegie Mellon, Ph.D. Mahasiswa dan Rekan Kepresidenan Tata Consultancy Services Adarsh ​​Dave menerapkan pendekatan ini pada baterai dan membuat penemuan yang mengejutkan.

Dave termotivasi dengan mengurangi emisi gas rumah kaca, katanya. Inovasi baterai adalah salah satu cara mudah untuk mengurangi emisi. Namun, inovasi tersebut cenderung terjadi sangat lambat karena sifat kimianya yang cukup kompleks, sehingga tim mulai mencari cara untuk mempercepatnya. Penelitian ini berfokus pada elektrolit berair, yang menurut Dave sangat cocok untuk menyimpan energi terbarukan.

“Merancang baterai berair berkinerja tinggi adalah proses penting untuk diselesaikan,” kata Dave. “Namun, ada sejumlah besar kemungkinan formulasi di sini untuk dipilih — di situlah proses desain kami masuk.”

Dave dan timnya membangun platform robotik, bernama “Otto,” untuk mengkarakterisasi elektrolit baterai dengan mengukur properti yang menentukan apakah itu akan efektif dalam baterai. Pembelajaran mesin terintegrasi dengan Otto, dan bersama-sama mereka mengoptimalkan elektrolit untuk baterai. Komputer memberi tahu Otto elektrolit mana yang akan diuji, lalu Otto memberi tahu komputer properti elektrolit tersebut. Bolak-balik antara Otto dan komputer ini membantu machine learning menjalankan pengoptimalan untuk menemukan elektrolit terbaik. Otto dapat mencampur dan menguji elektrolit secepat manusia, tetapi tidak seperti manusia, Otto dapat bekerja 24/7.

“Kebanyakan laboratorium baterai merancang elektrolit dengan legiun mahasiswa pascasarjana membuat dan menguji berbagai elektrolit,” kata Venkat Viswanathan, seorang profesor teknik mesin di CMU. “Kami hanya tim yang terdiri dari tiga orang yang telah membuat robot untuk melakukan sebagian besar pekerjaan ini untuk kami.”

Implikasi dari penelitian mereka sudah terlihat. Dalam makalah yang baru-baru ini diterbitkan, Dave dan timnya menyajikan “elektrolit baru yang tidak intuitif” yang diungkapkan oleh pembelajaran mesin. Tanpa penelitian mereka, elektrolit ini mungkin tidak diketahui oleh para desainer. Ini menunjukkan harapan besar untuk masa depan pembelajaran mesin dalam proses desain. Selain itu, otomatisasi Otto dapat mempercepat proses pengujian dan eksperimen, memungkinkan para ilmuwan untuk fokus pada penelitian gambaran besar.

“Meskipun tidak ada robot atau algoritme yang akan menggantikan intuisi ahli kimia yang sangat terlatih untuk inovasi, sistem kami pasti mengotomatiskan dan mempercepat tugas sains dan desain rutin,” kata Jay Whitacre, direktur Institut Scott untuk Inovasi Energi dan profesor teknik dan kebijakan publik dan teknik ilmu material. “Saya berharap melihat kolega saya di lab lain mengotomatiskan hal-hal yang membosankan, dan benar-benar mempercepat laju inovasi baterai.”

Makalah ini diterbitkan di Laporan Sel Ilmu Fisik pada November 2020. Penulis lain termasuk CMU Ph.D. siswa Kirthevasan Kandasamy, Han Wang, Sven Burke, dan Biswajit Paria dan Associate Professor Barnabás Póczos. Peneliti ilmu material Jared Mitchell juga berkontribusi pada proyek tersebut.


Kekuatan mengejutkan dari kristal cair


Informasi lebih lanjut:
Adarsh ​​Dave dkk. Penemuan Autonomous Battery Electrolytes dengan Robotic Experimentation dan Machine Learning, Laporan Sel Ilmu Fisik (2020). DOI: 10.1016 / j.xcrp.2020.100264

Disediakan oleh Teknik Mesin Universitas Carnegie Mellon

Kutipan: Baterai berbahan bakar AI (2020, 30 November) diambil pada 30 November 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-11-ai-fueled-batteries.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Togel HKG