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    微軟利用AI篩選新電池材料,用鈉取代電池中七成鋰

    2024年01月10日 21:04:12 來源:網易科技

      1月10日消息,微軟量子計算團隊與美國能源部下屬西北太平洋國家實驗室(PNNL)合作,利用Azure Quantum Elements高性能計算資源進行模擬和人工智能模型,發現一種新型電池材料,可用鈉取代電池中約70%的鋰。這一新材料有望廣泛應用于現代生活,從智能手機到電動汽車再到電網等。

      以下為翻譯全文:

      最近,微軟公司的量子計算團隊進行了一項創新性的實驗,他們改造了一個時鐘,以運行他們與PNNL研究人員合作開發的實驗電池。他們還在電池的外殼上添加了Azure Quantum Elements的標志,這是微軟用于人工智能(AI)增強科學發現的平臺,它在開發新電池技術方面發揮了重要作用。

      Azure Quantum Elements的合作伙伴、戰略和運營主管布萊恩·比洛多(Brian Bilodeau)解釋說,這個DIY項目的目的是為了展示電池的潛能。他表示:“我們希望創造一個令人驚嘆的時刻。”而這個時刻是為了給微軟首席執行官薩蒂亞·納德拉(Satya Nadella)留下深刻印象。

      吸引納德拉的注意并非易事。然而,將大量的Azure高性能計算(HPC)資源投入到解決棘手的技術挑戰中,正是納德拉所感興趣的領域。納德拉回憶說:“看到這個項目取得成功,我感到非常、非常興奮。”

      為這個時鐘供電的電池代號為CR2032,外觀小巧,看起來就像我們在袖珍計算器或車庫門開啟器中常見的硬幣電池。然而,在電池內部,微軟的研究人員使用了一種固態電解質,用鈉取代了電池中約70%的鋰。這種設計有可能解決鋰電池面臨的一系列問題,如充電壽命有限、容量隨時間下降、在極端溫度下性能不佳,以及可能引發火災甚至爆炸等風險。此外,減少對鋰的依賴,轉而使用豐富且廉價的鈉,可能有助于緩解電池供應鏈的壓力。

      隨著技術的進一步發展,這種新材料有望應用于現代生活的方方面面,從智能手機到電動汽車再到電網等。然而,微軟將這一突破視為Azure Quantum Elements平臺的有力證明,該平臺旨在為客戶提供服務。Azure Quantum Elements于去年6月推出,目前仍處于“私人預覽”階段,并已由英國莊信萬豐等機構進行測試。這些機構正在利用該平臺來幫助設計催化轉換器和氫燃料電池。

      微軟化學和材料合作高級總監內森·貝克(Nathan Baker)在PNNL工作了12年后于2022年加入微軟,他將電池研究的嘗試視為微軟踐行客戶至上理念的例證。他說:“當開發一款新產品時,我們首先會說:‘好吧,讓我們向自己證明它是可行的,讓我們自己嘗試一下。’”

      納德拉也強調,從電池實驗中獲得的經驗將被用于改進Azure Quantum Elements平臺。他說:“歸根結底,重要的是能夠使強大的技術為普通人所用,這樣其他人就可以開發出更多的技術。我盡量避免談論‘我們偉大的科學成就’。那不是我們的作風。”

      超越試錯

      即使擁有59年歷史的PNNL的科學家們也深知,與微軟的合作是為了實現一個更大的目標。長期以來,如何制造更好的電池一直是PNNL的一個關鍵研究領域。該機構總部位于華盛頓州里奇蘭,距離微軟雷德蒙德總部約320公里。這里的科學家們明白,陷入困境的實驗室研究可能會陷入死胡同。

      100多年前,托馬斯·愛迪生(Thomas Edison)測試了數千根燈絲,才發現一種材料使電燈泡成為現實。這種愿意嘗試任何事情的意愿被稱為愛迪生方法,現在仍然被應用于科學發現中。

      PNNL的材料科學小組負責人維賈伊·穆魯格桑(Vijay Murugesan)談到傳統研究方法時表示:“這總是一個不斷嘗試和犯錯的過程。即使是在夢中或淋浴時想到的東西,也可能需要兩年的時間來測試其有效性。然后,再重復這個循環十年。老實說,成功率并沒有那么高。”

      這種傳統研究方式帶來的影響是深遠的。PNNL的研究領域廣泛,涵蓋從沿海科學到國家安全等。然而,該實驗室副主任兼首席數字官布萊恩·亞伯拉罕森(Brian Abrahamson)說:“我們今天進行發現的時間尺度不夠快,無法滿足我們試圖解決的一些全球挑戰。如果我們能在這方面取得重大進展,那將是一件大事。”

      微軟的介入為這一切帶來了轉機。通過將一些前期工作虛擬化,并將其移交給微軟最新、最快的計算機,可能會在未來幾年改變一切。正如納德拉所說:“我們必須把化學領域250年的進步壓縮到25年,而實現這一目標的唯一途徑就是擁有強大的計算模擬能力。”

      以新電池技術為例,微軟從包含3260萬種材料的數據庫開始,通過Azure Quantum Elements高性能計算資源進行模擬和人工智能模型運行,將材料數量大幅減少到50萬種,然后是500種、150種,最后只剩下18種。該公司咨詢了PNNL材料科學專家,進一步篩選名單,最終確定這種鋰鈉材料值得在實驗室合成和測試。

      微軟負責戰略任務和技術執行的副總裁、在該公司工作了31年的資深員工杰森·詹德(Jason Zander)表示:“我們只用了兩周時間就篩選了這么多的可能性,并排除了大部分不合格的材料。這比傳統方法快得多,傳統方法有時需要數年時間。”總的來說,從開始到制造大約40個測試電池,微軟的電池項目僅用時一年。除了為時鐘供電外,這些電池還被用來點亮微軟logo的彩燈。

      盡管高性能計算在項目中起到了關鍵作用,但測試新材料仍然需要物理驗證。在PNNL,材料科學家們需要對相關材料進行手工研磨、壓力測試、在高達600攝氏度的高溫下熔化等復雜步驟來進行驗證。有時還需要大膽嘗試新技術。例如,PNNL研究人員發現通過算法確定的某些材料在實際應用中并不容易操作。PNNL材料科學家香農·李(Shannon Lee)說:“在露天情況下晾曬30分鐘后,有些材料會吸收空氣中的水分,變成一種粘稠物。”

      盡管傳統的實驗室實驗方式可能已經過時,但這些研究人員仍然堅信計算領域的商業合作是未來的方向。PNNL與微軟等云服務提供商建立了靈活的合作關系,以滿足其按需資源的需求。這種合作伙伴關系不僅有助于加速科學發現,還為政府機構提供了一種與商業公司合作的新模式。

      PNNL科學技術副主任托尼·佩倫(Tony Peurrung)說:“我們特別傾向于在計算領域建立商業合作伙伴關系。”他補充說,“身處微軟的后院”并沒有損害實驗室與這家軟件巨頭的關系,PNNL還與其他云計算提供商達成了協議。

      離不開量子計算

      說到微軟和PNNL的電池項目,有一點不得不提。盡管Azure Quantum Elements平臺在開發過程中起到了關鍵作用,但量子計算并未直接參與其中。然而,微軟的量子計算部門員工確實參與了這個項目,使得這項成就與量子技術有著千絲萬縷的聯系。

      所有這些都可以用量子計算機的當前狀態來解釋。量子計算利用了量子物理學的原理,與傳統計算機的二進制比特不同,量子比特可以同時表示0和1。這種神奇的技術有望使計算機在處理復雜計算時變得異常強大,超越現有計算機的能力。對于需要大量計算資源的工作,如科學發現,量子計算機將發揮巨大作用。

      與IBM和谷歌等其他科技巨頭以及眾多初創公司一樣,微軟也對量子技術的潛力寄予厚望。然而,這項技術仍處于發展階段,尚未成為商業現實。微軟的高級量子開發副總裁克里斯塔·斯沃爾(Krista Svore)表示:“我們相信,量子技術的發展是按年計算的,而不是按年代計算的。”

      與此同時,傳統的計算機并未被淘汰。配備功能強大的GPU芯片的計算機正在實現更具變革性的人工智能功能。這種進步使得云端的高性能計算成為可能,而高性能計算正逐漸成為一種服務,例如Azure資源所提供的服務,用于精確定位電池材料。

      事態的發展甚至出乎量子領域的支持者們的意料。納德拉等人士原本認為量子計算將是下一個重大突破,但事實證明GPU才是。

      無論量子計算技術如何發展,它不太可能完全取代用于尋找電池材料的高性能計算。斯沃爾預測,未來科學家們將能夠建立一個集高性能計算、人工智能和量子計算于一體的系統,為當前無法解決的問題提供更準確的解決方案。

      當那個時代真正到來時,探索的邊界將被無限拓寬。微軟的戰略任務和技術執行副總裁杰森·詹德深有感觸:“我們自以為已經知道了很多,但實際上,我們對很多事物的理解還非常膚淺。就像我們連光合作用是如何進行的都說不清楚。”

      微軟與PNNL的合作項目為Azure Quantum Elements的發現渠道提供了寶貴的案例研究。電池技術的潛在價值是推動微軟進行這項研究的關鍵因素。Azure Quantum Elements的合作伙伴、戰略和運營主管布萊恩·比洛多坦言:“這種項目更容易得到人們的認同和理解。”

      盡管微軟和PNNL的研究人員并未透露實驗室中的電池技術如何實現規模化生產,但PNNL材料科學小組的負責人維賈伊·穆魯格桑承認:“要將這些技術真正應用到消費市場,還有很長的路要走。”短期內,他們計劃制造和測試更大的電池,如廣泛應用于電子產品、電動汽車等領域的“袋式”電池。

      微軟似乎看到了其中潛藏的巨大商業機會,盡管具體細節尚未確定。比洛多表示:“微軟不會涉足電池制造業務,同樣,PNNL也不會介入這一領域。規模化生產將是與其他公司合作的項目。”

      無論這項技術未來將如何應用,微軟已經實現了其最初目標。納德拉自豪地說:“我之所以喜歡這個項目,是因為它不僅在理論上取得了突破,更在實踐中證明了嘗試-犯錯循環的可行性。通過這種方法,我們可以創造出真正高效的新材料,甚至可能以幾年前還無法想象的速度實現。”

      文章內容僅供閱讀,不構成投資建議,請謹慎對待。投資者據此操作,風險自擔。

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