Khám phá những giải pháp thay thế đầy triển vọng cho pin lithium-ion nhờ công nghệ AI!

[Minh Nguyệt]

Các nhà nghiên cứu từ Viện Công nghệ New Jersey (NJIT) đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết một vấn đề quan trọng trong tương lai của lưu trữ năng lượng: tìm kiếm các giải pháp thay thế hợp lý và bền vững hơn cho pin lithium-ion. Trong một nghiên cứu được công bố trên tạp chí Cell Reports Physical Science, nhóm nghiên cứu của NJIT do Giáo sư Dibakar Datta dẫn dắt đã thành công trong việc áp dụng các kỹ thuật AI sáng tạo để nhanh chóng phát hiện ra các vật liệu xốp mới, có khả năng cách mạng hóa pin đa hóa trị.

Các loại pin này sử dụng những nguyên tố phong phú như magiê, canxi, nhôm và kẽm, cung cấp một giải pháp thay thế tiềm năng và tiết kiệm chi phí cho pin lithium-ion, hiện đang phải đối mặt với các thách thức về nguồn cung toàn cầu và các vấn đề bền vững. Khác với các pin lithium-ion truyền thống, chỉ dựa vào các ion lithium mang một điện tích dương đơn lẻ, pin đa hóa trị sử dụng các nguyên tố mà ion của chúng mang hai hoặc thậm chí ba điện tích dương. Điều này có nghĩa là pin đa hóa trị có thể lưu trữ nhiều năng lượng hơn đáng kể, khiến chúng trở thành giải pháp hấp dẫn cho lưu trữ năng lượng trong tương lai.

Tuy nhiên, kích thước lớn hơn và điện tích điện cao hơn của các ion đa hóa trị tạo ra thách thức trong việc tích hợp chúng một cách hiệu quả vào các vật liệu pin, và đây chính là vấn đề mà nghiên cứu mới sử dụng AI của nhóm NJIT đã trực tiếp giải quyết. Giáo sư Datta chia sẻ: "Một trong những trở ngại lớn nhất không phải là thiếu các hóa học pin hứa hẹn, mà là sự bất khả thi trong việc thử nghiệm hàng triệu sự kết hợp vật liệu". "Chúng tôi đã tìm đến AI sáng tạo như một cách nhanh chóng, có hệ thống để sàng lọc qua cảnh quan rộng lớn đó và tìm ra những cấu trúc có thể thực sự làm cho pin đa hóa trị trở nên thực tiễn." Phương pháp này cho phép nhóm nghiên cứu nhanh chóng khám phá hàng ngàn ứng viên tiềm năng, làm tăng tốc độ tìm kiếm các giải pháp thay thế hiệu quả và bền vững hơn cho công nghệ pin lithium-ion.

Để vượt qua những thử thách này, nhóm NJIT đã phát triển một phương pháp đôi mới sử dụng AI: một mô hình Autoencoder Biến thể Phát tán Tinh thể (CDVAE) và một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) được điều chỉnh tinh vi. Các công cụ AI này đã nhanh chóng khám phá hàng ngàn cấu trúc tinh thể mới, điều mà trước đây không thể thực hiện bằng các thí nghiệm trong phòng thí nghiệm truyền thống. Mô hình CDVAE được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn về các cấu trúc tinh thể đã biết, cho phép nó đề xuất các vật liệu hoàn toàn mới với nhiều khả năng cấu trúc đa dạng. Trong khi đó, LLM được tinh chỉnh để tập trung vào các vật liệu gần nhất với sự ổn định nhiệt động, điều quan trọng cho việc tổng hợp thực tiễn.

Giáo sư Datta cho biết: "Các công cụ AI của chúng tôi đã tăng tốc đáng kể quá trình phát hiện, phát hiện ra năm cấu trúc oxit kim loại chuyển tiếp xốp hoàn toàn mới với tiềm năng đáng kể." "Những vật liệu này có các kênh mở lớn, lý tưởng cho việc di chuyển các ion đa hóa trị cồng kềnh một cách nhanh chóng và an toàn, một bước đột phá quan trọng cho các loại pin thế hệ tiếp theo."

Nhóm nghiên cứu đã xác nhận các cấu trúc được tạo ra bởi AI thông qua các mô phỏng cơ học lượng tử và các bài kiểm tra ổn định, xác nhận rằng các vật liệu này thực sự có thể được tổng hợp thực nghiệm và có tiềm năng lớn cho các ứng dụng thực tế. Datta nhấn mạnh ý nghĩa rộng lớn hơn của phương pháp dựa trên AI của họ: "Đây không chỉ là việc khám phá ra các vật liệu pin mới—mà còn là việc thiết lập một phương pháp nhanh chóng, có thể mở rộng để khám phá bất kỳ vật liệu tiên tiến nào, từ điện tử đến các giải pháp năng lượng sạch, mà không cần thử nghiệm và sai sót nhiều lần".

Với những kết quả khả quan này, Datta và các đồng nghiệp dự định hợp tác với các phòng thí nghiệm thực nghiệm để tổng hợp và thử nghiệm các vật liệu do AI thiết kế, thúc đẩy ranh giới của sự phát triển pin đa hóa trị có tiềm năng thương mại. (Techxplore)