الصوت يتحكم في الضوء
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
البوابة العربية للأخبار التقنية
منذ يوم واحد
- البوابة العربية للأخبار التقنية
البحث عن البطارية المثالية.. الذكاء الاصطناعي يكتشف بدائل واعدة لبطاريات الليثيوم
في خطوة علمية قد تعيد تشكيل مستقبل قطاع الطاقة، نجح باحثون من معهد نيوجيرسي للتقنية (NJIT) في استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف بدائل فعالة ومستدامة لبطاريات الليثيوم-أيون، التي تواجه تحديات في سلاسل الإمداد العالمية وقضايا تتعلق بالاستدامة. وقد نُشرت نتائج هذا الإنجاز في مجلة (Cell Reports Physical Science)، وأظهر الفريق بقيادة البروفيسور ديباكار داتا، أن الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكنه تسريع عملية اكتشاف مواد جديدة تمامًا، تُعدّ مثالية لاستخدامها في بطاريات الأيونات المتعددة التكافؤ. وتتميّز هذه البطاريات باستخدام عناصر متوفرة بكثرة مثل: المغنيسيوم، والكالسيوم، والألمنيوم، والزنك، مما يجعلها بديلًا اقتصاديًا وصديقًا للبيئة مقارنة ببطاريات الليثيوم الحالية. جوهر المشكلة.. تحديات بطاريات الليثيوم والحاجة إلى بدائل: تعتمد البنية التحتية للطاقة الحديثة بنحو كبير على بطاريات الليثيوم، لكنها تواجه تحديات متزايدة تتعلق بالاستدامة، وارتفاع التكلفة، ومحدودية الإمدادات العالمية لعنصر الليثيوم. ومن هنا، برزت بطاريات الأيونات المتعددة التكافؤ كبديل واعد، إذ تعتمد هذه البطاريات على عناصر متوفرة بكثرة في الطبيعة ورخيصة الثمن مثل: المغنيسيوم، والكالسيوم، والألمنيوم، والزنك. كما تتفوق هذه البطاريات في قدرتها على حمل شحنات كهربائية مضاعفة، فبينما يحمل أيون الليثيوم شحنة موجبة واحدة (1+)، تحمل أيونات العناصر المتعددة التكافؤ شحنتين (2+) وحتى ثلاث شحنات موجبة (3+). وتمنحها هذه الخاصية القدرة النظرية على تخزين طاقة أكبر بكثير ضمن الحجم نفسه، مما يجعلها حلًا مثاليًا لتطبيقات المستقبل التي تتطلب كثافة طاقة عالية. ومع ذلك تأتي هذه الميزة مع تحدٍ كبير، يكمن في أن حجم هذه الأيونات الكبير وشحنتها العالية يجعلان حركتها واستيعابها داخل المواد الصلبة للبطارية أمرًا صعبًا للغاية، مما يعيق تطويرها العملي لعقود. نهج الذكاء الاصطناعي المزدوج لتسريع الاكتشاف: للتغلب على هذه العقبة، طوّر فريق معهد نيوجيرسي للتقنية نهجًا مبتكرًا يعتمد على نظام ذكاء اصطناعي مزدوج، يشمل: نموذج الترميز التلقائي التبايني لانتشار البلورات (CDVAE): دُرب هذا النموذج على قواعد بيانات ضخمة تضم آلاف الهياكل البلورية المعروفة. وبناءً على هذه المعرفة، أصبح النموذج قادرًا على اقتراح هياكل بلورية جديدة تمامًا وغير مكتشفة سابقًا، مما فتح الباب أمام احتمالات لا حصر لها. دُرب هذا النموذج على قواعد بيانات ضخمة تضم آلاف الهياكل البلورية المعروفة. وبناءً على هذه المعرفة، أصبح النموذج قادرًا على اقتراح هياكل بلورية جديدة تمامًا وغير مكتشفة سابقًا، مما فتح الباب أمام احتمالات لا حصر لها. نموذج لغوي كبير (LLM) مُعدّل بدقة: ضُبط هذا النموذج بدقة للقيام بمهمة محددة، وهي تقييم الهياكل المقترحة من نموذج (CDVAE) السابق، والتركيز في تلك التي تتمتع بأعلى درجات الاستقرار الديناميكي الحراري، ويُعدّ هذا الاستقرار عاملاً حاسمًا لأنه يحدد إمكانية تصنيع المادة فعليًا في المختبر. ومن خلال الجمع بين قدرة النموذج الأول على الإبداع وقدرة النموذج الثاني على التقييم الدقيق، تمكن الباحثون من تمحيص آلاف المواد المحتملة بسرعة غير مسبوقة، وهو ما كان سيتطلب ملايين الساعات من التجارب المخبرية التقليدية. نتائج استثنائية وآفاق مستقبلية: أثمر هذا النهج المتطور عن نتائج مذهلة، إذ أعلن الفريق اكتشاف خمسة هياكل جديدة تمامًا من أكاسيد الفلزات الانتقالية المسامية، وتتميز هذه المواد ببنية فريدة تحتوي على قنوات داخلية واسعة ومفتوحة، وهي بيئة مثالية للسماح للأيونات المتعددة التكافؤ الضخمة بالتحرك بسرعة وأمان، مما يحل المشكلة الأساسية التي كانت تعيق هذه التقنية. وللتأكد من جدوى هذه الاكتشافات، تحقق الفريق من صحة الهياكل المقترحة باستخدام محاكاة ميكانيكا الكم واختبارات الاستقرار المتقدمة، التي أكدت أن هذه المواد ليست مستقرة نظريًا فحسب، بل يمكن تصنيعها عمليًا وتوظيفها في تطبيقات حقيقية. وقد أكد البروفيسور داتا، أن أهمية نهجهم القائم على الذكاء الاصطناعي تتجاوز اكتشاف مواد جديدة للبطاريات، فهو يضع منهجية سريعة وقابلة للتطوير لاستكشاف أي مواد متقدمة، سواء كانت للإلكترونيات أو الطاقة النظيفة، دون الحاجة إلى التجربة والخطأ المكثفين. ويخطط الفريق الآن للخطوة التالية، وهي التعاون مع مختبرات تجريبية متخصصة لتصنيع هذه المواد الجديدة واختبار أدائها الفعلي، مما يقربنا أكثر من أي وقت مضى من تحقيق حلم بطاريات الأيونات المتعددة التكافؤ القابلة للتطبيق تجاريًا. تكامل الذكاء الاصطناعي وعلوم المواد: يمثل هذا التقدم خطوة إستراتيجية نحو مستقبل أكثر استدامة وكفاءة في مجال تخزين الطاقة، بفضل التكامل المتزايد بين الذكاء الاصطناعي وعلوم المواد، ففي ظل تنامي الحاجة العالمية إلى بدائل نظيفة لبطاريات الليثيوم، فإن ما توصل إليه فريق معهد نيوجيرسي للتقنية (NJIT) قد يشكّل قفزة نوعية في هذا المجال، كما يؤكد هذا الاكتشاف الدور المحوري للذكاء الاصطناعي في تسريع الابتكارات العلمية، التي تعالج التحديات البيئية والاقتصادية الكبرى.
البيان
منذ 2 أيام
- البيان
الصوت يتحكم في الضوء
تمكن باحثو جامعة ستانفورد من التحكم في الضوء باستخدام الموجات الصوتية، داخل فجوات نانوية ضيقة، لا تتجاوز بضع ذرات، حيث ابتكروا جهازاً بسيطاً ظاهرياً، وعند تعريضه لموجات صوتية عالية التردد عبر مكبر فوق صوتي دقيق تبدأ الجسيمات في الاهتزاز، مسببة تغيرات طفيفة في الفجوة بين الجسيمات والمرآة، تسمح بتغيير لون الضوء وشدته بدقة غير مسبوقة.
البيان
منذ 3 أيام
- البيان
ثورة في تخزين الطاقة.. الذكاء الاصطناعي يكشف 5 بدائل خارقة لبطاريات الليثيوم
في خطوة قد تعيد رسم مستقبل تخزين الطاقة، أعلن فريق بحثي من معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا عن اكتشاف خمس مواد جديدة قادرة على استبدال بطاريات الليثيوم التقليدية، وذلك باستخدام تقنيات متقدمة من الذكاء الاصطناعي التوليدي، ويُتوقع أن تُحدث هذه المواد، المعتمدة على عناصر وفيرة مثل المغنيسيوم والكالسيوم، ثورة في عالم البطاريات متعددة التكافؤ، لما تتميز به من كفاءة عالية واستدامة بيئية، وسط سباق عالمي لإيجاد بدائل أكثر أمانًا وأقل تكلفة من الليثيوم. استخدم باحثون من معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا (NJIT) الذكاء الاصطناعي لمعالجة مشكلة حرجة تواجه مستقبل تخزين الطاقة: إيجاد بدائل مستدامة وبأسعار معقولة لبطاريات الليثيوم أيون وفق sciencedaily. في بحث نُشر في مجلة Cell Reports Physical Science ، نجح فريق معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا، بقيادة البروفيسور ديباكار داتا، في تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي لاكتشاف مواد مسامية جديدة بسرعة تُحدث ثورة في بطاريات الأيونات متعددة التكافؤ، تُقدم هذه البطاريات، التي تحتوي على عناصر وفيرة مثل المغنيسيوم والكالسيوم والألمنيوم والزنك، بديلاً واعدًا وفعّالًا من حيث التكلفة لبطاريات أيونات الليثيوم، التي تواجه تحديات عالمية في التوريد وقضايا الاستدامة. بخلاف بطاريات الليثيوم-أيون التقليدية، التي تعتمد على أيونات الليثيوم التي تحمل شحنة موجبة واحدة فقط، تستخدم بطاريات الأيونات متعددة التكافؤ عناصر تحمل أيوناتها شحنتين أو حتى ثلاث شحنات موجبة، هذا يعني أن بطاريات الأيونات متعددة التكافؤ قادرة على تخزين طاقة أكبر بكثير، مما يجعلها خيارًا مثاليًا لحلول تخزين الطاقة المستقبلية. ومع ذلك، فإن الحجم الأكبر والشحنة الكهربائية الأكبر للأيونات متعددة القيم تجعل من الصعب استيعابها بكفاءة في مواد البطاريات - وهي عقبة يعالجها البحث الجديد الذي أجراه فريق NJIT والمدعوم بالذكاء الاصطناعي بشكل مباشر. قال داتا: "لم تكن إحدى أكبر العقبات نقص التركيبات الكيميائية الواعدة للبطاريات، بل استحالة اختبار ملايين التركيبات المادية". وأضاف: "لجأنا إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي كوسيلة سريعة ومنهجية لتحليل هذا المجال الواسع واكتشاف الهياكل القليلة التي يمكن أن تجعل البطاريات متعددة التكافؤ عملية حقًا". وأضافت: "يسمح لنا هذا النهج باستكشاف آلاف المرشحين المحتملين بسرعة، مما يسرع بشكل كبير البحث عن بدائل أكثر كفاءة واستدامة لتكنولوجيا أيونات الليثيوم." للتغلب على هذه العقبات، طوّر فريق معهد نيوجيرسي للتكنولوجيا نهجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي المزدوج: مُشفّر ذاتي متغير الانتشار البلوري (CDVAE) ونموذج لغوي كبير مُعدّل بدقة (LLM). وتمكّنت أدوات الذكاء الاصطناعي هذه، مجتمعةً، من استكشاف آلاف البنى البلورية الجديدة بسرعة، وهو أمرٌ كان من المستحيل تحقيقه سابقًا باستخدام التجارب المعملية التقليدية. تم تدريب نموذج CDVAE على مجموعات بيانات ضخمة من البنى البلورية المعروفة، مما مكّنه من اقتراح مواد جديدة كليًا ذات إمكانيات هيكلية متنوعة. في الوقت نفسه، تم ضبط نموذج LLM للتركيز على المواد الأقرب إلى الاستقرار الديناميكي الحراري، وهو أمر بالغ الأهمية للتركيب العملي. قال داتا: "لقد سرّعت أدوات الذكاء الاصطناعي لدينا عملية الاكتشاف بشكل كبير، حيث كشفت عن خمسة هياكل جديدة كليًا لأكاسيد المعادن الانتقالية المسامية، والتي تُظهر نتائج واعدة للغاية". وأضاف: "تتميز هذه المواد بقنوات مفتوحة وواسعة، مثالية لنقل هذه الأيونات متعددة التكافؤ الضخمة بسرعة وأمان، وهو إنجاز بالغ الأهمية لبطاريات الجيل القادم". وقد قام الفريق بالتحقق من صحة الهياكل التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام محاكاة ميكانيكا الكم واختبارات الاستقرار، مؤكدين أن المواد يمكن تصنيعها تجريبياً بالفعل وتحمل إمكانات كبيرة للتطبيقات في العالم الحقيقي. وأكد داتا على التأثيرات الأوسع نطاقًا لنهجهم القائم على الذكاء الاصطناعي: "هذا الأمر لا يقتصر على اكتشاف مواد جديدة للبطاريات، بل يتعلق بإنشاء طريقة سريعة وقابلة للتطوير لاستكشاف أي مواد متقدمة، من الإلكترونيات إلى حلول الطاقة النظيفة، دون تجربة أو خطأ مكثف". وبفضل هذه النتائج المشجعة، يخطط داتا وزملاؤه للتعاون مع المختبرات التجريبية لتجميع واختبار المواد المصممة بالذكاء الاصطناعي، ودفع الحدود بشكل أكبر نحو إنتاج بطاريات أيونية متعددة القيم قابلة للتطبيق تجارياً.
