Нов фосфорен материал може да се ползва в енергийно-ефективно полупроводниково осветление
(илюстрация: John Dagdelen/Lawrence Berkeley Laboratory)
Нови материали могат да помогнат за увеличаване на капацитета на батериите и за създаване на катализатори за конверсия на въглеродния диоксид. Доста е трудно да се разработят такива „екологични” материали, така че учените все повече използват невронни мрежи за тази задача.
В борбата с изменението на климата учени и активисти призовават правителствата да предприемат действия, включително намаляване на използването на изкопаеми горива, електрифициране на транспорта, реформиране на селското стопанство и изчистване на излишния въглероден диоксид от атмосферата. Но много от тези предизвикателства ще останат непреодолими без пробиви в науката за материалите.
Съвременните материали нямат ключовите свойства, необходими за мащабируемите зелени технологии. Например, батериите изискват използване на материали, които могат да осигурят по-висока плътност на съхранение на енергия и имат по-голяма устойчивост на променящите се условия на околната среда. Без подобни подобрения индустрията на електрическите превозни средства – един от основните бъдещи потребители на батерии – рискува да изостане от своите бензинови аналози.
Новите материали също могат да помогнат за подобряване на системите за улавяне на въглероден диоксид, когато се използват като катализатори за преобразуването на това съединение. Но разработката на такива материали е изключително трудна. Изкуственият интелект може да помогне на учените в това, отбелязва Physics.
Традиционно учените откриват материали чрез комбинация от интуиция, смелост и чист късмет. Този подход доведе до много задънени улици, но също така спомогна за ключови открития като първата литиево-йонна батерия.
От края на 20-ти век компютрите позволяват на учените да моделират структурите и свойствата на молекулите и материалите и да синтезират само най-обещаващите от тях, спестявайки време и пари. Голямата производителност на изчислителната техника също даде възможност за бързо тестване на десетки или дори стотици съединения наведнъж.
Въпреки това дори тези методи срещат проблеми – те нямат въображението, необходимо за генериране на нови обещаващи структури. Освен това в програмите липсват набори от данни за обучение. Учените вече са намерили начин да разрешат и този проблем – използване на роботи и невронни мрежи за събиране и генериране на информация за ключовите свойства на материалите.
Според изследователите, с набор от съществуващи алгоритми в близко бъдеще може да ни очаква революция в науката за материалите, а борбата с изменението на климата може да се превърне в двигател на това изследване.
Учените вече започват да прилагат усъвършенствани техники за събиране на информация и анализ на данни в науката за материалите. Например, не толкова отдавна изследователи използваха самоходни лаборатории, за да изучават и оптимизират оптичните и електронните свойства на материалите за фотоволтаици, органични светодиоди и други устройства.
Някои изследователски групи използваха машинно обучение и роботика, за да анализират свойствата на близо 2000 перовскита – материали, които са обещаваща основа за слънчевите клетки. В близко бъдеще учените по материалознание очакват нови открития в тази област, направени с помощта на изкуствен интелект.