МОСКВА, 5 июня. /ТАСС/. Российские математики и материаловеды разработали систему ИИ, способную выявлять энергоемкие и пожаробезопасные электролиты, а также подбирать оптимальные защитные покрытия для электродов твердотельных аккумуляторов. Создание этой нейросети поможет ученым быстрее подобрать замену для литий-ионных батарей, сообщила пресс-служба "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).

"Мы показали, что с помощью графовых нейронных сетей можно выявлять новые материалы с высокой ионной проводимостью для твердотельных аккумуляторов следующего поколения. И делать это на порядки быстрее квантово-химических подходов - основного инструмента для теоретических предсказаний в материаловедении. Это значит, что разработка новых материалов для аккумуляторов может ускориться", - пояснил стажер-исследователь Центра энергетических технологий "Сколтеха" Артем Дембицкий, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Как отмечают Дембицкий и его коллеги, твердотельные аккумуляторы представляют собой перспективную альтернативу традиционным литиевым батареям с жидким или гелеобразным электролитом. В теории они могут увеличить запас хода электромобилей примерно в полтора раза и значительно повысить пожаробезопасность, однако пока они не нашли широкого применения из-за того, что ни один из твердых электролитов не удовлетворяет всем техническим требованиям.

В частности, существующие электролиты или плохо проводят через себя ионы, или же они быстро разрушаются при контакте с материалом электродов батареи в результате восстановительных или окислительных электрохимических реакций. Этот сценарий можно предотвратить при помощи защитного покрытия, разработка которого в прошлом требовала проведения очень длительных и трудоемких квантово-химических расчетов.

Исследователи из "Сколтеха" и Института искусственного интеллекта AIRI выяснили, что эти расчеты можно значительно ускорить при помощи разработанной ими системы ИИ, построенной на базе графовых нейросетей. Для ее обучения российские материаловеды подготовили обширную базу данных, включающую данные по устройству и результаты точных квантово-химических расчетов движения ионов лития через большое число материалов.

Работу этой нейросети ученые проверили при изучении свойств перспективного твердотельного электролита - вещества Li10GeP2S12, состоящего из лития, германия, фосфора и серы. Система ИИ помогла материаловедам выявить несколько перспективных защитных материалов, которые должны заметно повысить долговечность и безопасность твердотельных батарей. Схожим образом можно изучать и улучшать другие электролиты, подытожили исследователи.

В новость внесена правка (21:55 мск) - передается с исправлением названия вуза в пятом абзаце, верно - исследователи из "Сколтеха".