تحسين بطاريات الحالة الصلبة باستخدام الذكاء الاصطناعي يتسابق العلماء ضد الزمن لإنشاء مصادر طاقة ثورية ومستدامة، مثل بطاريات الحالة الصلبة، لمواجهة تغير المناخ. ومع ذلك، هذا السباق يشبه الماراثون أكثر، حيث أن الأساليب التقليدية تعتمد على التجربة والخطأ، وتركز عادةً على اختبار المواد والمسارات الفردية واحدة تلو الأخرى. لتسريع الوصول إلى خط النهاية، طور باحثو جامعة توهوoku إطار عمل ذو قاعدة بيانات مدعومة بالذكاء الاصطناعي (AI) يشير إلى مرشحين محتملين للإلكتروليت الصلب (SSE) الذين قد يكونون الخيار الأمثل لخلق الحل المثالي للمصادر المستدامة للطاقة. لا يقتصر هذا النموذج على اختيار المرشحين المثاليين فحسب، بل يمكنه أيضًا التنبؤ بكيفية حدوث реакtion والسبب في كون هذا المرشح خيارًا جيدًا، مما يوفر رؤى مثيرة حول الآليات المحتملة ويمنح الباحثين انطلاقة كبيرة دون الحاجة لدخول المختبر. تم نشر هذه النتائج في مجلة Angewandte Chemie International Edition في السابع عشر من أبريل عام 2025. "يعمل النموذج على القيام بكافة الأعمال الروتينية للتجربة والخطأ"، يوضح البروفيسور هاو لي من معهد أبحاث المواد المتقدمة. "يستند إلى قاعدة بيانات كبيرة من الدراسات السابقة للبحث في جميع الخيارات المحتملة واختيار أفضل مرشح لإلكتروليت الحالة الصلبة". المنهجية المستخدمة هي إطار عمل ذكي مدعوم بالبيانات يدمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وتحليل MetaD، والانحدار الخطي المتعدد، والخوارزميات الجينية، وتحليل المعايير النظري-التجريبي. ببساطة، يستخدم النموذج التنبؤي البيانات التجريبية والحاسوبية معًا. البحث المدعوم بالحوسبة يمنح الباحثين توجهًا واضحًا يمكن أن يؤدي إلى أفضل النتائج. كان هدف هذه الدراسة هو فهم العلاقات بين البنية والأداء في الإلكتروليتس الصلبة. يتنبأ النموذج بالطاقة النشطة، ويحدد الهياكل البلورية المستقرة، ويعزز تدفق العمل العام للعلماء. أظهرت نتائجهم أن تقنية MetaD من البداية تمثل تقنية حاسوبية مثلى تتوافق بدرجة عالية مع البيانات التجريبية للإلكتروليتس الصلبة المعقدة. بالإضافة إلى ذلك، تم تحديد آلية جديدة لنقل الأيونات "بتخطوتين" في كل من الإلكتروليتس الصلبة الأحادية والثنائية الفالسة، والتي تنشأ من دمج مجموعات جزيئية. باستخدام تحليل السمات مع الانحدار الخطي المتعدد، بنوا بنجاح نماذج تنبؤية دقيقة لتقييم أداء الإلكتروليتس الصلبة بسرعة. مما يجدر الإشارة إليه أن الإطار المقترح يمكنه أيضًا التنبؤ بدقة بالهياكل المرشحة دون الاعتماد على المدخلات التجريبية. بشكل جماعي، تقدم هذه الدراسة رؤى ترانسفورمية وتقنيات متقدمة لتصميم وتحسين بطاريات الحالة الصلبة الجيل القادم بكفاءة، مما يساهم بشكل كبير في حلول الطاقة المستدامة. يخطط الباحثون لتوسيع تطبيق هذا الإطار عبر عائلات الإلكتروليتس المختلفة. كما يتوقعون استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية التي قد تتمكن من استكشاف مسارات نقل الأيونات والآليات التفاعلية، مما يعزز قدرة المنصة التنبؤية. تتوفر النتائج التجربي والحسابية الرئيسية في قاعدة بيانات Dynamic Database of Solid-State Electrolyte (DDSE) التي طورتها فريق هاو لي، وهي أكبر قاعدة بيانات لإلكتروليتس الحالة الصلبة حتى الآن. تقييم الحدث من قبل المختصين ونبذة عن الشركة يعد هذا التطور مهمًا للغاية في مجال تكنولوجيا البطاريات، حيث أن تحسين أداء بطاريات الحالة الصلبة يمكن أن يساهم بشكل كبير في تحقيق أهداف الطاقة المستدامة والتقليل من آثار تغير المناخ. يرى الخبراء أن هذا الإطار العمل يمكن أن يسرع بشكل كبير عملية الاكتشاف والتطوير، مما يوفر الوقت والموارد للعلماء. جامعة توهوoku هي مؤسسة بحثية رائدة في اليابان، وتتمتع بسمعة عالمية في مجال العلوم والتكنولوجيا. يعمل فريق البروفيسور هاو لي في معهد أبحاث المواد المتقدمة، والذي يركز على تطوير التقنيات المبتكرة لتحسين أداء المواد المستخدمة في تطبيقات الطاقة والكهرباء.