로봇과AI가 리튬이온 배터리를 최적화해준다 Robots and AI Could Optimize Lithium-Ion Batteries
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로봇과 인공지능이
리튬이온 배터리를 최적화할 수 있다
새로운 자동화 시스템은 무차별적인 인체 테스트보다
훨씬 더 빠르게 새로운 배터리 화학 물질을 찾을 수 있다.
전기 자동차와 최신 스마트폰을 포함한 최첨단 전자제품은 모두 시행착오를 통해 화학이 여전히 대부분 수동으로 개발된 배터리에 의존한다. 이제, 새로운 연구는 인공지능이 로봇에게 진보된 새로운 배터리 제형을 빠르게 찾도록 지시할 수 있다는 것을 보여준다. 한 과학자 팀은 9월 27일 Nature Communications 저널에 그들의 연구 결과를 상세히 실었다.
새로운 배터리를 개발하기 위한 기존의 기술은 연구자들이 가능한 많은 부품들을 실험해야 하기 때문에 몇 년이 걸릴 수 있다. 이는 더 긴 수명, 더 큰 용량, 더 빠른 충전 및 향상된 안전성과 같은 여러 경쟁 목표를 달성할 필요성으로 인해 복잡해진다.
"테슬라 EV에서 찾을 수 있는 리튬 이온 배터리의 종류는 1차 염(일반적으로 리튬 헥사플루오로포스페이트)과 염이 용해되는 2-3개의 액체 용매와 1개 또는 2개의 비밀 첨가제를 포함할 수 있다."라고 Nature의 공동 선임 저자인 Carnegie Mellon University의 에너지 기술자인 Jay Whitacre는 말한다. 통신 용지. "이 모든 구성 요소에는 여러 개의 소금, 5, 6개 이상의 용제, 여러 개의 첨가제를 사용할 수 있는 여러 가지 강력한 잠재적 조합이 있으며, 이러한 조합은 라이플링 통과가 매우 복잡할 수 있다."
새로운 연구에서 연구원들은 자율적으로 배터리 구성 요소의 최적의 조합을 찾기 위해 클리오라는 로봇 플랫폼과 드래곤플라이라는 AI를 결합하여 배터리 개발을 가속화하려고 했다.
"이것은 땅콩버터와 초콜릿을 함께 넣는 것과 같다."라고 Whitacre는 말한다. 공동 선임 저자인 벤캣 비스와나단은 "저는 항상 자동화된 방식으로 배터리를 위한 화학 물질을 혼합하는 방법을 찾고 싶었던 실험자다."라고 말한 반면, 공동 선임 저자인 벤캣 비스와나단은 "사람들을 루프에서 벗어나게 하고 싶었던 컴퓨터 모델링 기계 학습자다."
황기철 콘페이퍼 에디터 국토부 인플루언서
Ki Chul Hwang Conpaper editor influencer
(Source:
https://spectrum.ieee.org/lithium-ion-battery)
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