Вчені Мічиганського університету вперше використали штучний інтелект для створення батарей нового покоління

Дослідники Мічиганського університету використовують суперкомп’ютери Argonne Nation­al Lab­o­ra­to­ry для створення базових AI-моделей, які здатні прискорити пошук нових матеріалів для батарей. Проект очолює Венкат Вішванатан, який підкреслює: більшість сучасних матеріалів для акумуляторів було відкрито у проміжку 1975–1985 років, і з того часу індустрія робить лише поступові вдосконалення. Новий підхід покликаний змінити ситуацію.

Традиційно відкриття нових матеріалів відбувалося методом проб і помилок, однак базові AI-моделі працюють інакше. Вони створюють широке розуміння «молекулярного всесвіту», що дозволяє ефективніше прогнозувати властивості речовин — від електропровідності, яка визначає швидкість заряджання акумулятора, до температури плавлення, займистості й інших характеристик.

Команда навчила одну з найбільших у світі хімічних AI-моделей на суперкомп’ютері Polaris. Вона аналізує мільярди відомих молекул і за допомогою систем SMILES та SMIRK виявляє закономірності, які допомагають прогнозувати потенціал нових сполук. Окремо створюється друга модель для дослідження електродних матеріалів на ще потужнішому суперкомп’ютері Auro­ra. Це дозволяє відібрати найперспективніші кандидати для подальших лабораторних випробувань.

Масштабні обчислення стали можливими завдяки доступу до тисяч GPU в Argonne Lead­er­ship Com­put­ing Facil­i­ty у межах програми DOE INCITE. Тут команді вдалося подолати обмеження менших кластерів і дорогих хмарних сервісів. До роботи також долучилися фахівці з інших сфер, зокрема геноміки, що дало змогу обмінюватися досвідом і оптимізувати AI-моделі.

Дослідники інтегрували свою базову модель з LLM-чатботами на кшталт Chat­G­PT, що дозволяє студентам і колегам швидко тестувати гіпотези без написання коду. За словами Вішванатана, це «фундаментально змінює спосіб мислення», адже штучний інтелект здатний пропонувати несподівані рішення, які дивують навіть досвідчених науковців.