Batarya endüstrisi giderek büyüyor. Dolayısıyla buradaki geliştirmeler de her geçen gün daha önemli bir hal alıyor. Batarya sektörünün yöneticileri, yeni batarya malzemelerinin geliştirilmesi için yapay zeka kullanımına dikkat çekiyor.
Yapay zeka ve yeni batarya malzemeleri
Yapay zekanın yeni batarya malzemeleri geliştirmek için gereken süreyi yarıya indirebileceği söyleniyor. Bu da iklim değişikliğiyle mücadelede inovasyonunu hızlandırmaya yardımcı olacak. Batarya sektörünün yöneticileri tam olarak böyle düşünüyor.
Financial Times’ın haberine göre, Microsoft ile birlikte çalışan Belçika Umicore’un CEO’su Mathias Miedreich, yapay zekanın yeni batarya malzemelerini keşfetme ve ticarileştirme üzerinde önemli bir etkisi olacağını söyledi.
Miedreich, belirli bir ürünün pazara sunulma süresinin yapay zeka ile yarı yarıya azalabileceğine inanıyor.
Bu arada Umicore, son iki yıldır, Volkswagen, BMW ve Stellantis gibi otomotiv devlerinin tedarikçilerinden biri olarak faaliyet gösteriyor.
Yapay zekanın yeni batarya malzemeleri geliştirmedeki araştırma aşamasını 5 veya 6 yıldan 2 yıla düşürebilir.
Bu ayın başlarında Microsoft, ABD’deki Pasifik Kuzeybatı Ulusal Laboratuvarı ile yaptığı çalışmaya dair bazı sonuçlar yayımladı. Bu sonuçlara göre şirket, bataryalarda kullanılabilecek 32 milyon malzeme adayının yapay zeka ile 18 adaya kadar indirebiliyor. Bu süreç 80 saat içinde gerçekleşiyor.
Devlet destekli laboratuvar şimdilerde, lityum içeriğini yüzde 70’e kadar azaltabilecek bir lityum ve sodyum melezi olan bu malzemelerden birini test ediyor.
İsveçli pil üreticisi Northvolt’ta makine öğrenimine liderlik eden eski bir Apple AI araştırmacısı Siddharth Khullar, sürecin farklı aşamalarında önemli bir hız olacağına dikkat çekti.
ABD hükümeti tarafından finanse edilen bir laboratuvar olan Argonne İşbirliği Enerji Depolama Bilimi Merkezi’nin direktörü Venkat Srinivasan da yapay zekanın batarya malzemeleri üzerindeki etkisi konusunda oldukça iyimser. Bunun nedeni ise yapay zekadaki ilerlemelerin robotlarla deneylerin otomasyonu ile bir araya gelmesi ve büyük hacimli deneysel verilerin toplanmasına izin vermesi olarak açıklanıyor.
İlginizi çekebilir: Enerji verimliliği için yapay zeka