Существует драматический рост мирового спроса на литий-ионные аккумуляторы, однако он сопровождается ростом затрат и уменьшением доступных материалов. Прогнозирование производительности и деградации литий-ионных батарей остается постоянной проблемой из-за сложности электрохимической системы внутри ячейки, зависящей от химии ячейки, температуры, частоты циклов, рабочих напряжений и физического дизайна. На сегодняшний день единственным способом определить циклическую жизнь батареи является проведение обширных тестов в реальном времени. Недостатками этого пути являются быстрый темп инноваций, вытесняющий батарейные химические составы и дизайны, которые сейчас находятся в тестировании, и делает их устаревшими.
Было объявлено о сотрудничестве NOVONIX и дочерней компании Alphabet, SandboxAQ, использующей AI-драйвен программное обеспечение для химического моделирования, и технологию Ultra-High Precision Coulometry (UHPC) NOVONIX. Усовершенствованные возможности сбора и анализа данных, предоставляемые этим сотрудничеством, дополняют оборудование для тестирования UHPC NOVONIX, прототипирование и исследования исследовательских и разработочных работ, чтобы предоставлять информацию для принятия решений быстрее. Точное предсказание срока службы ячейки с использованием короткосрочных высокопроизводительных испытаний UHPC с использованием продвинутых моделей искусственного интеллекта ускорит инновации в области новых химических составов батарей.
Это партнерство сотрудничества стало первым опытом SandboxAQ в области квантовой материаловедения. Согласно словам Анга Сяо, Технического руководителя по AQ Application Discovery в SandboxAQ: «Способность создавать цифровые двойники химических соединений и быстро моделировать и наблюдать их химические взаимодействия и свойства на молекулярном уровне создает огромные возможности для ученых и исследователей для создания материалов следующего поколения для широкого спектра отраслей и сфер применения».
Сяо объяснил, что «SandboxAQ имеет успешный опыт разработки высокоэффективных стратегий для масштабирования квантовых химических симуляций с использованием таких инструментов, как линейная алгебра больших масштабов с использованием TPUs, результаты DFT больших масштабов и метод DMRG после метода Хартри-Фока, масштабированный до небывалых размеров. Эти инструменты обеспечивают основу для комплекса решений, объединяющих точность квантово-механических расчетов с скоростью и мощностью искусственного интеллекта, работающего на классическом вычислительном оборудовании».
Пока мировой спрос на электромобили растет, инфраструктура для зарядки не успевает развиваться. Производители электромобилей нуждаются в батареях, которые будут долговечными, мощными, эффективными, прочными и легкими, чтобы создавать более удобные для водителей транспортные средства для потребительского и коммерческого использования.
“Спрос в электронной индустрии на более маленькие, мощные, долговечные и экологически чистые батареи для использования в мобильных телефонах, портативной электронике и устройствах IoT поражает,” сказал Сяо. “Прогресс в науке о материалах поможет производителям батарей улучшить свои химические формулы для большей мощности, долговечности и производительности. Это поможет им разрабатывать более маленькие батареи и выявлять или создавать новые материалы, чтобы уменьшить зависимость от кобальта или лития, которые имеют ограниченное предложение и сложно извлекать или доставать.”
Ожидается, что предсказательные модели SandboxAQ и ведущая в отрасли экспертиза NOVONIX изменят возможности батарейной индустрии в принятии обоснованных решений по химическим составам, процессам, ячейкам и технологиям на каждом этапе исследований и производства. Компании ожидают, что модели будут использоваться для данных и услуг с начала первой половины 2024 года. Пресс-релиз с дополнительной информацией можно найти здесь.
Leave a Reply