Daha iyi bir pilin sırrı, bilgisayarların verimli tasarım için en iyi faktörleri tahmin ettiği yapay zeka ile ortaya çıkabilir mi?
Pil ömrünün tahmin edilemez olduğunu biliyoruz. Bu, pili nasıl kullandığınıza ve kimyasal tasarımına bağlıdır.
Bilim adamları, farklı lityum-iyon pil türleri hakkında doğru tahminler yapmak için yapay zekayı kullanıyor.
Bulgular, yeni şarj edilebilir pil tasarımlarını ve geliştirme hızını artırıyor.
Pilim ne kadar dayanır?
Cep telefonunuzun veya el fenerinizin pillerini değiştirirken veya pahalı yeni bir araba aküsü satın aldıktan sonra bu soruyu kendinize defalarca sormuş olabilirsiniz. Bu pillerin cihazınıza veya aracınıza güç sağlamak için ne kadar dayanacağını tahmin etmek yalnızca stresli değil, aynı zamanda pahalıdır.
Şimdiye kadar, araştırmacıların ve üreticilerin pil ömrünü test etmenin tek bir güvenilir yolu vardı: “Pil bitene kadar pili tekrar çalışır durumda tutmak.” Pille çalışan bir bisiklete binmek, tamamen şarj etmeyi ve ardından boşaltmayı gerektirir. Elektrokimyacılar araştırmalarında ne yazık ki bu yöntemin yıllarca bu şekilde kalacağını ve bu yöntemin çok pahalı olduğunu belirtiyorlar. Bu araştırma, yeni veriler hakkında tahminler yapmak ve verilerdeki kalıpları tanımak için bilgisayarları eğiterek yapay zekadan yararlanmayı içerir. Bilgisayarlara bu senaryolar verildiğinde, yapay zeka sistemleri farklı pil türlerinin ne kadar dayanacağını doğru bir şekilde tahmin edebildi.
Bilim adamları, pilin katot yapısını oluşturan atomların türleri ve düzenlemeleri de dahil olmak üzere altı farklı kimyayı temsil eden 300 pilden deneysel veriler topladı. Uzmanlar, “farklı türde katotların daha fazla veya daha az enerji depolayabildiğini ve daha hızlı veya daha yavaş bozunabileceğini” söylüyor. Piller arasındaki bir diğer fark da, pil elektrolitine yapılan kimyasal katkılarda oldu. Bilim adamları, farklı pillerin döngüye ne kadar dayanacağını belirlemek için işi yapay zekaya bırakıyor. Bu çalışmada araştırmacılar, nasıl kullanıldıklarına bağlı olarak binlerce kez şarj edilip boşaltılabilen lityum-iyon piller kullandılar. Çalışma, lityum iyon, nikel hidrit veya kurşun asit gibi çoğu şarj edilebilir pile ne olduğunu anlamalarını sağlayacak testleri içeriyor. Bu önemli bir konudur çünkü araba, uçak, ağ depolama, elektronik cihazlar ve daha fazla pilin yeniden şarj edilmesi gerekir. Öte yandan, alkalin piller, TV’nizin uzaktan kumandasında kullandığınız piller gibi genellikle şarj edilemez.
Araştırma, yapay zekanın bir lityum iyon pilin ömrünü maksimum 100 döngü ile yalnızca birkaç hafta tahmin edebileceği gerçeğine dayanıyordu. Alt uçta, araştırmacıların geliştirdiği AI yöntemi, yararlı bir tahmin yapmak için birden az giriş dersi aldı. Piller kimyasal enerjiyi kimyasal bileşikler biçiminde depolar. Örneğin, bir alkalin pil veya bir çinko pil, manganez dioksit ve potasyum hidroksit içerir. Ampul gibi bir devrenin iki ucuna bağlandığında içindeki çinko manganez dioksit ile reaksiyona girerek elektron kaybeder. Elektronlar, negatif terminalden hücredeki metal bir çubuk aracılığıyla ampule akar ve onu yakar. Daha sonra akmaya devam ederler ve hücrenin pozitif ucuna girerler. Bu tür şarj edilemeyen pillerde, çinko elektronları tükendiğinde hücre ölür.
Piller cihazlarımıza, araçlarımıza, oyuncaklarımıza ve araçlarımıza güç sağlar. Yeni bir pilin ne kadar dayanacağını kimse bilemez çünkü bir pilin potansiyel ömrünü birçok faktör belirler (ne için kullandığımız, iç kimyası ve genel tasarımı gibi…).
Uzmanlar, cep telefonlarından elektrikli araçlara ve ağ depolamaya kadar her farklı pil uygulaması için pil ömrünün her tüketici için temel öneme sahip olduğu görüşünde. Bir pili test etmek, depolanan kimyasal enerjiyi elektriğe dönüştürürken pili binlerce döngüden geçirmek anlamına gelir. Bu döngünün AI ile modellenmesi, pilin nasıl performans gösterdiğini hızla ortaya çıkaran bir tür algoritmik test mutfağı oluşturur.
Araştırmacılar, deneylerini oluşturmak için bilgisayarlara büyük miktarda ham veri yüklediler ve makine öğrenimi algoritmaları için yararlı olacağını düşündükleri pillerin 397 farklı özelliğini belirlediler. Bilgisayarlar, ham “eğitim verilerini” istatistiksel olarak analiz etmek için belirli bir dizi kural veya algoritma kullandı; bu, bilgisayarların farklı pillerin ömrü boyunca geçerli zamana ve zamana alışması anlamına geliyordu. Bilgisayarlarla yapılan eğitime dayalı olarak makineler, farklı pil özellikleri arasındaki kalıpları tanımayı ve ortalama pil şarj süresi gibi yeni veriler hakkında tahminlerde bulunmak için kullanılabilecek bir model oluşturmayı öğrendi. Daha sonra uzmanlar, özelliklerin hangi alt kümelerinin en iyi tahminleri vereceğini görmek için bir algoritma kullandılar. Bu işlemin tekrarlanmasıyla bilgisayarların yeni pil tasarımıyla ilgili tahminleri daha doğru hale geldi. Bu çalışmada uzmanlar, bu bilgiyi yalnızca ilk 1 ila 100 şarj-deşarj döngüsünden kullandılar, böylece yeni bir pil takıldığında, ampirik olarak döngüye sokmadan aylarca veya yıllarca ömrünü tahmin edebilirler. Araştırmacılar, makine öğrenimi algoritmalarını iyi anlaşılmış bir lityum pil kimyasına dayandırdılar. Bilinmeyen pil kimyalarının ömrü hakkında tahminler yapmak için bilgisayarları bu algoritma ile eğittiler. Aslında, algoritma bizi daha uzun ömür sağlayan yeni ve geliştirilmiş kimyalara yönlendirmeye yardımcı olabilir. Araştırmacılar, laboratuvar bilimcileri malzemeyi daha hızlı test edebildiğinden, makinenin potansiyel pil malzemelerinin geliştirilmesini hızlandırabileceğine inanıyor.
Farklı pillerin farklı şekillerde arızalandığı durumlar olabilir. Bu çalışmanın değeri, farklı pillerin performansı hakkında bize farklı sinyaller vermesidir. Pil ömrünü kısaltmanın en agresif yolu, pili çok hızlı şarj etmektir. Sonuç olarak, lityum metal elektrot parçacıklarını kapsüller. Elektrolit parçacıkları ve elektrot arasındaki etkileşimler, parçacıkları koruyabilen bir film oluşturur, ancak çok kalın hale gelirse, lityum iyonlarının parçacıkların içine ve dışına hareketine engel olabilir. Pil ömrünü kısaltmanın bir başka yolu da elektrot parçacıklarını parçalamaktır. Bunlar sadece birkaç örnek. Diyelim ki yeni bir malzemeniz var ve onu birkaç kez değiştiriyorsunuz. Uzun ömürlülüğünü tahmin etmek için algoritmamızı kullanabilir ve ardından kursa ampirik olarak devam edip etmeyeceğinize karar verebilirsiniz.
kaynak:
popüler Bilim
yazar: Tuncay Bayraktar
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]
İlk Yorumu Siz Yapın