Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, việc cải tiến pin cho xe điện trở thành một trong những ưu tiên hàng đầu. Một nhóm nghiên cứu tại một trường đại học danh tiếng ở Mỹ đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phát triển loại pin thể rắn mới, hứa hẹn mang lại quãng đường di chuyển gấp đôi và tuổi thọ bền bỉ hơn so với các loại pin lithium-ion hiện tại.
Đột phá trong nghiên cứu pin thể rắn
Nhóm nghiên cứu do tiến sĩ Ritesh Kumar dẫn dắt đã phát triển một công cụ đánh giá các phân tử chất điện phân thông qua một thuật toán AI mang tên “eScore”. Công cụ này cho phép đánh giá các phân tử dựa trên ba tiêu chí quan trọng: khả năng dẫn ion, độ ổn định trong môi trường oxy hóa và hiệu suất truyền tải điện tích. Những yếu tố này thường rất khó đạt được đồng thời trong quá trình phát triển pin.
Quy trình xây dựng dữ liệu huấn luyện cho AI
Để AI hoạt động hiệu quả, nhóm nghiên cứu đã tổng hợp một tập dữ liệu huấn luyện từ hơn 250 công trình khoa học trong suốt 50 năm qua. Họ không chỉ tìm kiếm trong các bài báo học thuật mà còn phải trích xuất dữ liệu từ các biểu đồ và bảng biểu, điều này đòi hỏi sự tỉ mỉ và công sức lớn.
Quá trình này bắt đầu từ năm 2020 và gặp nhiều khó khăn do các mô hình AI hiện tại chưa thể đọc hiểu tốt nội dung hình ảnh. Nhóm nghiên cứu đã phải nhập liệu thủ công để tạo ra một bộ dữ liệu đủ lớn cho việc đào tạo hệ thống.
Tiềm năng của AI trong phát triển pin
Điều đặc biệt của nghiên cứu này là nó có khả năng thay đổi cách tiếp cận truyền thống trong phát triển pin, vốn thường dựa vào thử nghiệm lặp đi lặp lại. Với hàng triệu tổ hợp phân tử tiềm năng, việc kiểm tra từng mẫu trong phòng thí nghiệm là điều gần như không thể. AI giúp sàng lọc những hợp chất có triển vọng nhất, từ đó giúp các nhà khoa học tập trung vào những nghiên cứu sâu hơn.
Thách thức và triển vọng tương lai
Mặc dù hệ thống AI đã đạt được những kết quả khả quan, nhóm nghiên cứu vẫn nhận thấy còn nhiều thách thức phía trước. Hiện tại, mô hình hoạt động tốt với các phân tử có cấu trúc hóa học tương đồng với dữ liệu huấn luyện, nhưng khi gặp các hợp chất hoàn toàn mới, độ chính xác của AI vẫn còn hạn chế.
Hơn nữa, việc nhập dữ liệu thủ công từ hình ảnh vẫn là một bước không thể thay thế do những hạn chế trong khả năng xử lý hình ảnh của các mô hình ngôn ngữ hiện nay. Tuy nhiên, nghiên cứu này đã mở ra một hướng đi đầy hứa hẹn cho ngành công nghiệp pin, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu về xe điện và lưu trữ năng lượng ngày càng gia tăng.
Nếu được tiếp tục phát triển và hoàn thiện, công cụ AI này có thể giúp rút ngắn nhiều năm nghiên cứu và đưa các loại pin thể rắn hiệu suất cao ra thị trường sớm hơn dự kiến.