Quand l'IA de Microsoft conçoit les batteries du futur...
12/01/2024
La science est un processus qui prend du temps. D'une idée à l'exploration du corpus de recherche existant sur le sujet et à la collecte de toutes les ressources nécessaires aux tests, les processus de recherche peuvent s'étendre sur plusieurs années ou décennies. Mais avec les avancées révolutionnaires dans le domaine de l'intelligence artificielle et le cloud computing des domaines cruciaux tels que la fabrication de batteries pour véhicules électriques pourraient faire des bonds de géant en quelques années seulement...
Microsoft a ainsi raconté la façon dont son système Azure Quantum Elements (AQE), une plate-forme combinant des technologies de calcul haute performance (HPC) et d'IA, a aidé le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) du département américain de l'Énergie à identifier un nouveau mélange de matériaux avec le potentiel de réduction de la quantité de lithium contenue dans les batteries actuelles.
Le lithium est un matériau relativement rare, coûteux et polluant à exploiter. Les batteries qui en sont composées ont cependant encore l'avantage d'une forte densité énergétique mais sont aussi source d'incendies de véhicules électriques l'ont clairement montré.
Réduire l'utilisation du lithium dans les batteries est donc un enjeu important. Pour cette raison, le PNNL examine toutes les recherches publiées sur les matériaux des batteries afin de formuler des hypothèses sur des approches alternatives. Cependant, lorsque le PNNL a décidé d'utiliser Azure pour évaluer tous les éléments qu'il pensait pouvoir fonctionner, il ne s'attendait sans doute à obtenir une proposition de quelques 32 millions de matériaux inorganiques potentiels par l'algorithme !
Il a donc été demandé au système d'éliminer toutes les combinaisons instables, celles qui étaient trop réactives et, enfin, filtrer les résultats selon leur potentiel à conduire l'énergie. En fin de compte, le processus a réduit la liste des composés chimiques potentiels de 32 millions à environ 500 000, pour la plupart de nouveaux matériaux stables, puis à 800.
À ce stade, l'équipe du PNNL utiliserait traditionnellement le calcul haute performance, technologie plus précise mais aussi plus lente que l'IA. Ils ont encore réussi à réduire la liste des compositions chimiques potentielles des batteries à seulement 23, dont cinq étaient déjà connues. Ce processus complet aurait pu prendre des semaines, mais avec Azure, l'équipe l'a réalisé en seulement 80 heures.
Sur la base de cette recherche, les scientifiques du PNNL ont synthétisé un candidat prometteur qui incorpore à la fois du lithium et du sodium, ainsi que d'autres éléments. Selon Microsoft, le nouveau matériau réduit l'utilisation de lithium d'environ 70 % par rapport aux batteries lithium-ion existantes en remplaçant une partie du lithium par du sodium, élément très facilement disponible en grande quantité.
« C'est important pour de nombreuses raisons », a écrit le Dr Nathan Baker, chef de produit chez Azure Quantum Elements. « Les batteries à l’état solide sont considérées comme plus sûres que les batteries au lithium liquide ou gel traditionnelles, et elles offrent une plus grande densité énergétique. Le lithium est déjà relativement rare et donc cher. Son exploitation minière est problématique sur le plan environnemental et géopolitique. La création d’une batterie susceptible de réduire les besoins en lithium d’environ 70 % pourrait présenter d’énormes avantages en matière d’environnement, de sécurité et économiques.
Cependant, Brian Abrahamson, responsable du numérique au PNNL, a averti que le processus n'en est qu'à ses débuts et que la chimie exacte est sujette à optimisation. Il est aussi possible que le mélange ne fonctionne pas comme prévu lors de tests à plus grande échelle.
Néanmoins, grâce à ces recherches, l’équipe du PNNL étudie désormais les moyens d'utiliser le sodium pour réduire la quantité de lithium dans les batteries. On ne sait pas encore si les résultats de cette recherche mèneront à de meilleurs véhicules électriques, mais la rapidité avec laquelle la technologie est amenée à évoluer est vraiment impressionnante.
Dans un futur proche, Microsoft envisage que son IA pourra être entraînée à prédire le comportement des matériaux dans une batterie, permettant ainsi aux scientifiques de les tester virtuellement avant même de commencer leurs recherches et expérimentations.
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