Rossiyaning Skoltex Energetika texnologiyalari markazi hamda Sun’iy Intellekt Instituti (AIRI) tadqiqotchilari mashinali o‘rganish usullari yordamida qattiq jismli akkumulyatorlar uchun yangi materiallarni ishlab chiqish jarayonini qanday tezlashtirish mumkinligini ko‘rsatib berdi. Tadqiqot natijalari npj Computational Materials ilmiy nashrida e’lon qilindi.

Ma’lum qilinishicha, izlanishlar davomida neyron tarmoqlar qattiq jismli akkumulyatorlarning asosiy elementlari bo‘lmish elektrolitlar va himoya qoplamalari uchun istiqbolli materiallarni aniqlash qobiliyatiga ega ekani ma’lum bo‘ldi. Ushbu texnologiya takomillashib borishi bilan elektromobillar va kichik elektron qurilmalardagi litiy-ionli akkumulyatorlarning o‘rnini egallashi mumkin, bu esa qurilmalarning avtonom ishlash vaqtini oshiradi va yong‘in xavfini kamaytiradi.
Litiy-ionli akkumulyatorlar singari qattiq jismli akkumulyatorlarda ham musbat va manfiy elektrodlar mavjud bo‘lib, ular orasidagi zaryad ishlash jarayonida elektrolit orqali uzatiladi. Litiy-ionli akkumulyatorlarda ionlarni o‘tkazuvchi eritma elektrolit vazifasini bajaradi. Qattiq jismli akkumulyatorlarda esa elektrolit litiy ionlarini o‘tkazuvchi qattiq moddadan iborat.
Ta’kidlanishicha, qattiq jismli akkumulyatorlar hozircha elektromobillarda qo‘llanilmayapti, ammo avtomobil ishlab chiqaruvchilar ularni birinchi bo‘lib joriy etish uchun raqobatlashmoqda. Bu texnologiya yurish masofasini taxminan bir yarim baravar oshirishi va yong‘in xavfsizligini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Asosiy to‘siqlardan biri shundaki, bugungi kunda mavjud bo‘lgan qattiq elektrolitlarning hech biri barcha texnik talablarga to‘liq javob bermaydi. Shu sababli yangi materiallarni izlash davom etmoqda.

“Biz grafli neyron tarmoqlar yordamida keyingi avlod qattiq jismli akkumulyatorlar uchun yuqori ion o‘tkazuvchanlikka ega yangi materiallarni aniqlash mumkinligini ko‘rsatdik. Bu jarayonni materialshunoslikdagi nazariy bashoratlar uchun asosiy vosita hisoblangan kvant-kimyoviy yondashuvlardan bir necha barobar tezroq amalga oshirish mumkin. Bu esa akkumulyatorlar uchun yangi materiallarni ishlab chiqish jarayoni tezlashishi mumkinligini anglatadi. Biz bu usullar yordamida qattiq jismli akkumulyatorlar uchun bir qator himoya qoplamalarini bashorat qilish orqali buni amalda ko‘rsatdik”, deydi muallifi, Skoltex energetika texnologiyalari markazi stajyor-tadqiqotchisi, AIRI instituti kichik ilmiy xodimi Artem Dembitskiy.
Ta’kidlanishicha, mashinali o‘rganish algoritmlari elektrolitning o‘zi uchun ham, uning himoya qoplamasi uchun ham asosiy xususiyat bo‘lgan ion o‘tkazuvchanlikni hisoblashni tezlashtirish imkonini beradi. Umuman olganda, nomzod materiallar skriningi bir qator xususiyatlar bo‘yicha bosqichma-bosqich o‘tkaziladi. Qoplama materiali uchun bu xususiyatlar quyidagilardan iborat: termodinamik barqarorlik, elektron o‘tkazuvchanlik (past bo‘lishi kerak), elektrokimyoviy barqarorlik, elektrodlar va elektrolitlar bilan moslik, ion o‘tkazuvchanlik va boshqalar. Bunda ion o‘tkazuvchanlikni hisoblash eng ko‘p resurs talab qiladigan bosqichlardan biri hisoblanadi. Tanlov boshida nomzodlar ro‘yxati o‘n minglab birikma-nomzodlarni o‘z ichiga olishi mumkin, saralash jarayonida esa u bir nechta yetakchilargacha qisqaradi.
Tadqiqot mualliflari qattiq jismli akkumulyatorlarning eng istiqbolli elektrolitlaridan biri — Li10GeP2S12 uchun himoya qoplamalari variantlarini izlashgan. Mashina yordamida tezlashtirilgan skrining natijasida ushbu elektrolit uchun bir nechta istiqbolli himoya qoplama materiallari, jumladan Li3AlF6 va Li2ZnCl4 formulali moddalar aniqlangan.
Izoh (0)