Ученые использовали ИИ для разработки более эффективных батарей

Учёные из Токийского университета науки и Университета технологий Чалмерс использовали машинное обучение для оптимизации поиска новых составов натриевых ионных батарей (Na-ion), которые могут стать более доступной и безопасной альтернативой литий-ионным аккумуляторам.

Натрий, в отличие от лития, является более доступным и дешевым элементом, что делает натриевые батареи привлекательными для использования в различных сферах, включая электромобили и возобновляемую энергетику. Однако составы многокомпонентных слоистых оксидов натрия, используемых в этих батареях, чрезвычайно разнообразны, и их исследование требует много времени.

Используя базу данных, собранную за 11 лет, исследовательская группа создала модель, которая с помощью машинного обучения и алгоритмов оптимизации предсказывает оптимальные составы для батарей с высокой плотностью энергии и долговечностью. Моделирование показало, что состав Na[Mn0.36Ni0.44Ti0.15Fe0.05]O2 является наиболее эффективным для достижения высокой плотности энергии.

После синтеза образцов с этим составом, тесты подтвердили точность модели, что открывает перспективы для ускоренного поиска новых материалов для аккумуляторов.