Les algorithmes d’apprentissage automatique révolutionneront-ils la recherche scientifique sur les matériaux des batteries ?
Prospectif : Les batteries rechargeables lithium-ion modernes dépendent du lithium et d’autres métaux des terres rares. Bien qu’ils offrent une source d’énergie efficace avec une durée de vie plus longue, ils peuvent également poser des problèmes environnementaux et s’avérer difficiles à recycler.
Microsoft a collaboré avec le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) du ministère de l’Énergie pour découvrir un nouveau matériau susceptible de réduire la dépendance mondiale au lithium dans la production de batteries rechargeables. En tirant parti de l’IA et de la plateforme cloud Azure Quantum Elements, l’équipe Microsoft a considérablement accéléré la recherche fastidieuse sur des matériaux introuvables dans la nature.
Grâce aux systèmes de calcul haute performance (HPC) de Redmond, les algorithmes d’IA ont pu prédire les caractéristiques de nouveaux matériaux, telles que l’énergie, la force, la contrainte, la bande interdite électronique et les propriétés mécaniques. Microsoft et PNNL ont entraîné les modèles d’IA à l’aide de millions de points de données issus de simulations, ce qui a permis une prévision 1 500 fois plus rapide des propriétés des matériaux par rapport aux calculs traditionnels de la théorie fonctionnelle de la densité.
Le processus de sélection a commencé avec 32,6 millions de matériaux candidats et des algorithmes d’IA identifiant 500 000 matériaux stables prévus. Après avoir examiné les propriétés fonctionnelles, le bassin a été réduit à 800 candidats potentiels. En utilisant des simulations « accélérées par l’IA » pour explorer des propriétés dynamiques telles que la diffusivité ionique, l’équipe Microsoft Quantum a réduit la sélection à 150 matériaux.
Grâce à la synergie de l’IA, de la plateforme Azure Quantum Elements et d’une expertise scientifique établie, Microsoft affirme que la technologie moderne peut condenser les 250 prochaines années d’innovation en chimie et en science des matériaux « dans les 25 prochaines ».
Des considérations pratiques, notamment la nouveauté, la mécanique et la disponibilité des éléments, ont ensuite été prises en compte pour identifier un groupe de 18 meilleurs candidats. En tirant parti de l’expertise et des connaissances du PNNL pour des paramètres de criblage supplémentaires, les chercheurs de Microsoft ont identifié le candidat final : un matériau électrolytique qui utilise environ 70 % de lithium en moins que les batteries Li-ion existantes, remplaçant une partie du lithium par du sodium.
Le nouveau matériau a déjà été synthétisé par le PNNL et des tests supplémentaires sont prévus pour vérifier sa stabilité et son efficacité. Brian Abrahamson, directeur du numérique chez PNNL, a déclaré que le développement de nouvelles batteries constitue un défi mondial crucial. Abrahamson a déclaré que la synthèse et les tests de matériaux à l’échelle humaine sont un processus laborieux et fondamentalement limitant.
Grâce à la synergie de l’IA, de la plateforme Azure Quantum Elements et d’une expertise scientifique établie, Microsoft affirme que la technologie moderne peut condenser les 250 prochaines années d’innovation en chimie et en science des matériaux « dans les 25 prochaines ». Selon la société Redmond, l’IA va révolutionner tous les secteurs, ouvrant ainsi une nouvelle ère de découverte scientifique.
