Energetická náročnosť čoraz pokročilejších modelov umelej inteligencie by mohla viesť k preťaženiu dátových centier a energetických sietí. Okrem výziev ale so sebou rozmach AI prináša aj možnosť, ako urýchliť dekarbonizáciu priemyslu. Má totiž potenciál zefektívniť vývoj udržateľných materiálov pre výrobu batérií. Ten býva podľa Bloombergu často pomalý a vyžaduje si rozsiahle testovanie.
Meranie toho, ako dlho batéria vydrží, môže zahŕňať jej opätovné nabíjanie a vybíjanie, pričom k zopakovaniu celého procesu musí dôjsť prinajmenšom tisíckrát. Vďaka umelej inteligencii dokážu vývojári testovanie urýchliť a skresať tým čas i náklady potrebné na návrh nových batérií.
„Farmaceutický priemysel je známy nákladným výskumom a testovaním. Túto metódu ale používa už roky,“ argumentuje Alp Kucukelbir, spoluzakladateľ a hlavný vedec spoločnosti AI Fero Labs. Aj v elektromobilovom priemysle podľa neho vznikla potreba využiť rovnaké technológie na vývoj nových batérií. Jeden z modelov AI už pomohol znížiť čas potrebný na určenie rýchlonabíjacích techník z vyše 500 na 16 dní iba na základe údajov z prvých pár meraní.
Spoločnosť Chemix so sídlom v kalifornskom Sunnyvale zas tvrdí, že jej algoritmy pomáhajú zákazníkom navrhovať vlastné batérie s konkrétnymi vlastnosťami, akou je schopnosť odolávať vysokým teplotám, či dokonca vylúčiť niektoré materiály. Jednému z jej klientov sa podarilo v priebehu dvoch mesiacov vyvinúť nový elektrolyt, ktorý vie predĺžiť život batérie o 400 percent. Bez použitia umelej inteligencie by to trvalo dvakrát dlhšie.
Ďalšie dôležité správy
