در دهه اخیر، باتریها به قلب فناوریهای نوین تبدیل شدهاند. از خودروهای برقی گرفته تا ذخیرهسازی انرژیهای تجدیدپذیر، از تجهیزات پزشکی تا ابزارهای قابل حمل، همه و همه به باتریهای پیشرفته وابستهاند. با توجه به حجم عظیم مطالعات تحقیقاتی و محدودیت قابلیتهای انسانی در جامعیت تحقیقات برای توسعه هرچه سریعتر این حوزه نیاز به ابزاری کارآمدتر از تحقیقات انسانی مشهود است. با توجه به توسعه هوش مصنوعی در کلیه علوم، باتری نیز از این قاعده مستثنی نبود است و شرکتهای متعددی در این حوزه ورود کرده اند. البته همانطور در مقالات دیگر در سایت اشاره شده است این فناوری نیاز بالایی به داده ها برای توسعه دارد. به غیر از منابع تحقیقاتی، شرکتهای تولید کننده باتری نیز در ارزیابی باتریها منابع انبوهی از داده ها را روزانه تولید می کنند به عنوان مثال شرکت BASF، دومین تولیدکننده مواد شیمیایی جهان، اعلام کرده که روزانه بیش از هفتاد میلیون نقطه داده از مشخصات باتری تولید میکند.
برای چنین شرایطی هوش مصنوعی بهعنوان رویکردی نوین و امیدبخش در کشف مواد و توسعه فناوریهای باتری مطرح است. این ابزارها میتوانند با سرعت بالا و توانایی پردازش حجم عظیم دادهها، مسیر تحقیق و توسعه را متحول کنند.
پیچیدگی تحقیق و توسعه باتری
تحقیق در حوزه باتری یک مسئله چندمتغیره است. عملکرد، چرخه عمر، ایمنی، هزینه، اثرات زیستمحیطی و منابع همگی باید همزمان در نظر گرفته شوند. چرخه باتری از استخراج مواد اولیه آغاز میشود، سپس به تولید و مونتاژ سلولها میرسد و در نهایت با بازیافت پایان مییابد. هر مرحله نیازمند تصمیمهای پیچیدهای است که بر اساس دادههای گسترده و متغیرهای متعدد گرفته میشوند. روشهای سنتی عمدتاً بر آزمایش و خطا متکیاند و زمان و هزینه زیادی صرف میکنند. در مقابل، هوش مصنوعی میتواند با تحلیل دادههای گسترده، مسیرهای بهینه برای سنتز مواد و طراحی سلولها را پیشنهاد دهد و از تکرار آزمایشهای بینتیجه جلوگیری کند.
جایگاه هوش مصنوعی در کشف مواد جدید
یکی از چالشهای اصلی در طراحی مواد، شناخت ساختار بلوری آنهاست. روشهای محاسباتی سنتی مانند نظریه تابع چگالی برای رسیدن به ساختار پایدار نیازمند محاسبات سنگین و زمانبر هستند. یادگیری ماشین میتواند این فرآیند را چندین برابر سریعتر کند. بهجای جستجوی کامل فضای ترکیب، الگوریتمهای یادگیری ماشین با استفاده از دادههای تجربی الگوهایی میسازند و ترکیبات پایدار را پیشبینی میکنند. تفاوت اصلی در اینجاست که یادگیری ماشین بر پایه دادههای موجود مدل میسازد، در حالی که هوش مصنوعی میتواند این دانش را به محیطهای جدید تعمیم دهد. این توانایی باعث میشود کشف مواد جدید نهتنها سریعتر، بلکه دقیقتر و کمهزینهتر باشد.
دقت مدلهای یادگیری ماشین وابسته به حجم و کیفیت دادههاست. دادههای ناکافی یا کمکیفیت میتوانند منجر به پیشبینیهای اشتباه شوند و مسیر تحقیق را منحرف کنند. بنابراین ایجاد پایگاههای داده استاندارد و جامع برای مواد باتری اهمیت زیادی دارد. الگوریتمهای مختلف بسته به نوع داده و هدف تحقیق انتخاب میشوند و هرکدام سطح دقت متفاوتی دارند. پژوهشگران معتقدند که هرچه دادهها بیشتر و دقیقتر باشند، مدلهای یادگیری ماشین نیز قابل اعتمادتر خواهند بود. اما کیفیت دادهها به اندازه کمیت آنها اهمیت دارد. دادههای ناقص یا ناسازگار میتوانند نتایج را بیاعتبار کنند و حتی باعث تصمیمهای اشتباه در طراحی شوند. در مقالات قبل این مبحث به طور مفصل مورد بررسی علمی و فنی قرار گرفته است برای اطلاعات بیشتر در حوزه کاربرد یادگیری ماشین در باتری توصیه می شود مقاله ی “باتری لیتیومی و هوش مصنوعی ( یادگیری ماشین )” را مطالعه کنید.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین میتوانند در مراحل مختلف طراحی و کشف مواد باتری نقشآفرینی کنند. از سنتز مواد فعال گرفته تا انتخاب الکترولیتها و طراحی ساختار سلولها، همه و همه میتوانند با کمک الگوریتمهای هوش مصنوعی بهینه شوند. یکی از جذابترین کاربردها در حوزه الکترولیتهای جامد است. در باتریهای لیتیوم یون رایج، الکترولیت مایع استفاده میشود که خطراتی مانند نشت یا آتشسوزی به همراه دارد. ساخت باتریهایی با الکترولیتهای جامد یکی از اهداف اصلی دانشمندان مواد است و هوش مصنوعی میتواند مسیر کشف این مواد را کوتاهتر کند. در ادامه به نمونه طرح های موفقی که از همکاری محققان باتری با شرکتهای توسعه دهنده هوش مصنوعی انجام شده است می پردازیم.
نمونههای موفق استفاده از هوش مصنوعی
نمونههای موفق استفاده از هوش مصنوعی در حوزه باتری بسیار چشمگیرند. یکی از تحقیقات برجسته توسط مایکروسافت و آزمایشگاه ملی شمال غرب اقیانوس آرام انجام شد. پژوهشگران با استفاده از یادگیری ماشین توانستند از میان سی و دو میلیون ترکیب احتمالی، بیست و سه ماده امیدوارکننده برای الکترولیتهای جامد شناسایی کنند. این فرآیند که با روشهای سنتی دههها طول میکشید، تنها در هشتاد ساعت انجام شد. در نهایت یکی از این مواد سنتز شد و به یک باتری نمونه اولیه تبدیل گردید. این دستاورد نشان داد که هوش مصنوعی میتواند زمان کشف مواد جدید را از دههها به چند روز کاهش دهد.
در پژوهشی دیگر، تیم Google DeepMind با استفاده از شبکههای عصبی نموداری توانست وجود صدها هزار ماده پایدار را پیشبینی کند. نتایج این تحقیق در مجله Nature منتشر شد و نشان داد که هوش مصنوعی میتواند بهعنوان یک ابزار قدرتمند در شناسایی مواد جدید عمل کند. این نمونهها نشان میدهند که هوش مصنوعی نهتنها سرعت کشف مواد جدید را افزایش میدهد، بلکه دقت و کارایی فرآیند تحقیق را نیز بهبود میبخشد.
آینده هوش مصنوعی در صنعت باتری
آینده صنعت باتری بهطور مستقیم با توانایی ما در بهرهگیری از هوش مصنوعی گره خورده است. این فناوری میتواند زمان کشف مواد جدید را کاهش دهد، هزینهها را کم کند و مسیر طراحی نسل آینده باتریها را هموار سازد. باتریهای آینده ایمنتر، کارآمدتر و پایدارتر خواهند بود و نقش هوش مصنوعی در تحقق این آینده غیرقابل انکار است. ترکیب دادههای بزرگ، الگوریتمهای پیشرفته و توان محاسباتی بالا میتواند انقلابی در صنعت باتری ایجاد کند و ما را به سمت دنیایی با انرژی پاکتر و پایدارتر هدایت کند. در ادامه موج جهانی بهرهگیری از هوش مصنوعی برای کشف مواد نوین، در سال ۲۰۲۵، اروپا نیز با راهاندازی پروژههای چندملیتی و سرمایهگذاریهای هدفمند، مسیر توسعه پایدار باتریها را بازتعریف کرده است. پروژهای با عنوان FULL-MAP (پلتفرم شتابدهنده مواد کاملاً یکپارچه و مستقل از شیمی) نیز ذیل این برنامه تعریف شد. در این طرح، هدف فراتر از کشف مواد جدید در نظر گرفته شده است: اروپا میکوشد با ترکیب یادگیری ماشینی، سنتز خودکار، و شناسایی پرسرعت خواص مواد، کل فرآیند توسعه باتری را دیجیتالی و خودکار کند. از طراحی ساختارهای الکترود تا آزمون سلولهای باتری، همه مراحل قرار است تحت نظارت الگوریتمهای هوشمند و رباتهای سنتزکننده انجام شوند.
با وجود پیشرفتها، استفاده از یادگیری ماشین در توسعه باتری با چالشهایی همراه است. انتخاب ویژگیهای مناسب برای مدلسازی بسیار حیاتی است و کمبود دادههای جامع همچنان مانع بزرگی محسوب میشود. نبود استانداردهای یکپارچه برای دادههای باتری نیز مانع همکاری و پردازش میشود. علاوه بر این، پژوهشگران نیازمند ابزارهای کاربرپسند هستند تا بتوانند بدون دانش عمیق برنامهنویسی از این فناوریها بهره ببرند. توسعه مدلهای چندمقیاسی که بتوانند از سطح اتمی تا سیستم کامل رفتار باتری را پیشبینی کنند نیز یکی از اهداف مهم آینده است. چنین مدلهایی میتوانند به یک دیدگاه جامعتر از مسئله بهینهسازی باتری منجر شوند و مرزهای جدیدی را در تحقیق و توسعه باز کنند.
جمعبندی
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حال تبدیل شدن به ابزارهای کلیدی در تحقیق و توسعه باتری هستند. این فناوریها میتوانند زمان کشف مواد جدید را از دههها به چند روز کاهش دهند، هزینهها را کم کنند و مسیر طراحی نسل آینده باتریها را هموار سازند. آیندهای که در آن باتریها ایمنتر، کارآمدتر و پایدارتر خواهند بود، بهطور مستقیم با توانایی ما در بهرهگیری از هوش مصنوعی گره خورده است.
منابع
Microsoft Research & Pacific Northwest National Laboratory (PNNL). (2024). AI-assisted discovery of solid electrolytes for lithium batteries. Journal of the American Chemical Society. https://doi.org/10.1021/jacs.4c03849
DeepMind. (2023). Graph neural networks for materials discovery. Nature, 616, 123–130. https://doi.org/10.1038/s41586-023-06530-3
