החיפוש אחר חדשנויות אנרגיה חוצה את הגבולות של חומרים מסורתיים. הישגים פורצי דרך בלמידת מכונה מאפשרים להאיץ את גילוי החומרים החדשים שיכולים לשנות את תחום הקבלים בסרט. על ידי דקירת הבחירה מתוך כ50,000 פולימרים, חוקרים מזהים חומרים מבטיחים, ובכך מייעלים את יכולות האחסון והוויסות האנרגטי. ההתקדמות כזו עונה על אתגרים קריטיים כמו ביצועים תרמיים ועמידות של מערכות חשמל מודרניות, תוך דחיפת הפוטנציאל האנרגטי לפסגות חדשות.
גילוי חומרים מתקדמים לקבלים בסרט
המכון הלאומי לורנס ברקלי, בשיתוף פעולה עם מספר מוסדות, הציג טכניקת למידת מכונה המאפשרת לגלות חומרים לקבלים בסרט. רכיבים אלה חיוניים לטכנולוגיות חשמל וגזרים מתחדשים. הגישה החדשנית נבדקה על מאגר של כ-50,000 מבנים כימיים, והביאה לזיהוי תרכובות עם ביצועים שיא.
שיתוף פעולה בין-תחומי ותוצאות מרשימות
האוניברסיטאות ויסקונסין–מאדיסון, מכון סקריפס, אוניברסיטת קליפורניה בברקלי ואוניברסיטת סאות' מיסיסיפי תרמו את המומחיות שלהם בלמידת מכונה, סינתזה כימית ואפיון חומרים. המחקר פורסם בכתב העת Nature Energy, ומדגיש את השפעתו המשמעותית בתחום.
Yi Liu, ראש החוקר במעבדת ברקלי, הצהיר: «לצורך טכנולוגיות אנרגיה מתחדשת משתלמות ואמינות, אנחנו זקוקים לחומרים בעלי ביצועים גבוהים לקבלים.» שיטה זו להגדרה מספקת מקלה על זיהוי חומרים נדירים, אשר לעיתים קשה לגלות.
יישומים גוברים לקבלים בסרט
הביקוש לקבלים בסרט גדל במהירות, ובעיקר עבור יישומים בטמפרטורות גבוהות ובעוצמה גבוהה, כמו רכבים חשמליים, תעופה, אלקטרוניקה של כוח ומגזר החלל. רכיבים אלה ממלאים תפקיד מרכזי בממירים, ומאפשרים את ההמרה של אנרגיה סולארית ורוח לחשמל חילופין הניתן לשימוש על ידי הרשת החשמלית.
מאפיינים של פולימרים לקבלים
הקבלים בסרט מורכבים מחומר מבודד הממוקם בין שתי לוחות מתכתיים מוליכים. בעוד שסוללות פועלות באמצעות תגובות כימיות, הקבלים נטענים ומתרוקנים במהירות בזכות שדות חשמליים המופעלים.
הפולימרים, כמולקולות גדולות, הם אפשרויות מבטיחות עבור מבודדים בקבלים עם פיזור אנרגיה. קלותם, גמישותם ועמידותם בפני שדות חשמליים הופכים אותם לאטרקטיביים במיוחד. עם זאת, חומרים אלה עלולים לאבד את תכונותיהם המבודדות בטמפרטורות גבוהות, מה שיכול להוביל לירידה הדרגתית בביצועים.
תהליך הבחירה המבוסס על למידת מכונה
מסורתית, החוקרים זיהו פולימרים בעלי ביצועים גבוהים באמצעות ניסוי וטעייה, תוך עיצוב מספר מועמדים בכל פעם. הי לי, חוקר פוסט-דוקטורט במעבדת ברקלי, ציין: «שיטה זו איטית מדי בהתמודדות עם הצרכים הדוחקים לשיפור הקבלים.» בתגובה, הצוות עיצב מודלים של למידת מכונה, תוך שימוש ברשתות נוירונים עם הפצה ישירה כדי לעבור על מגוון רחב של פולימרים.
שיטה זו אפשרה לבחור שלושה פולימרים מבטיחים, היכולים לעמוד בטמפרטורות גבוהות, לספוג שדות חשמליים חזקים ולהציג צפיפות אחסון אנרגיה גבוהה.
ניסוי ואימות של חומרים חדשים
השלושה פולימרים שנבחרו סונתזו על ידי מכון המחקר סקריפס בעזרת כימיית קליק, טכניקה יעילה המקשרת במהירות בין בלוקים של בניינים מולקולריים. חוקרים אלה, כולל פרופסור ברי שרפלס, המביא פרס נובל בשנת 2022, ניסו את הקבלים החדשים בMolecular Foundry של מעבדת ברקלי.
התוצאות הראו הבטחה, עם ביצועים חשמליים ותרמיים יוצאים מהכלל. אחד הפולימרים הציג שילוב חסר תקדים של עמידות לחום, תכונות מבודדות, צפיפות אנרגיה ויעילות. איכות החומרים, הייציבות התפעולית והעמידות אושרו גם כן על ידי ניסויים מעמיקים.
פרספקטיבות לעתיד ומחקר מתמשך
החוקרים רואים מספר דרכים להמשיך את עבודתם. זונגליאנג שי, חוקר פוסט-דוקטורט, מדבר על יצירת מודלים של למידת מכונה כדי להבין טוב יותר את השפעת מבנה הפולימרים על ביצועיהם. טיאנלה יואן, סטודנט לתואר שני באוניברסיטת ויסקונסין-מאדיסון, מציע מודלים של אינטליגנציה מלאכותית גנרטיבית שמסוגלים לעצב פולימרים בעלי ביצועים גבוהים מבלי להיות צריכים לעבור דרך הבחירה של מאגר.
הניתוחים שביצעה הקבוצה שלהם מיהרו להדגיש משתנים מרכזיים בעיצוב הפולימרים, מנבאים שיפורים משמעותיים בתכונות החסינות של ממברנות פוליסולפט. המחקר שפורסם בNature Energy מאשר את התחזיות המבטיחות הללו על ידי ניסויים ספציפיים.
לפרטים נוספים: לי, ח., ואח'. גילוי מואץ באמצעות למידת מכונה של פוליסולפטים עמידים לחום עבור אחסון אנרגיה סטטית. Nature Energy (2024). DOI: 10.1038/s41560-024-01670-z
שאלות נפוצות
מה ההשפעה של מודלים של למידת מכונה בחיפוש אחר חומרים לקבלים בסרט?
מודלים של למידת מכונה מאיצים את הגילוי של חומרים חדשים על ידי ניתוח מהיר של מאגרי מבנים כימיים גדולים, כך שניתן לזהות תרכובות עם ביצועים שיא ביעילות.
איך החוקרים בחרו את החומרים המבטיחים לקבלים בסרט?
החוקרים השתמשו ברשתות נוירונים מסוג feedforward כדי לסנן מאגר של כ-50,000 פולימרים, תוך התמקדות בקריטריונים כמו עמידות לחום, צפיפות אחסון אנרגיה וקלות סינתזה.
אילו סוגי חומרים זוהו כבעלי ביצועים יוצאי דופן בקבלים בסרט?
שלושה פולימרים זוהו כמבטיחים במיוחד בזכות יכולתיהם לעמוד בטמפרטורות גבוהות תוך מתן תכונות דיאלקטריות טובות ויעילות אנרגטית גבוהה.
למה קבלים בסרט חיוניים לטכנולוגיות אנרגיה מתחדשת?
הם משמשים ביישומים בטמפרטורות גבוהות ובעוצמה גבוהה, כמו רכבים חשמליים ומערכות אנרגיה ממקורות מתחדשים, ומשחקים תפקיד מפתח בהמרה ובוויסות האנרגיה.
אילו אתגרים צומחים בפני פולימרים מסורתיים ביישומים בטמפרטורות גבוהות?
פולימרים מסורתיים עשויים להתדרדר בטמפרטורות גבוהות, מה שמסכן את תכונותיהם המבודדות ויעילותם, ומגביל את השימוש בהם בתנאים קשים.
מהי כימיית הקליק ואיך היא תורמת לייצור קבלים?
כימיית הקליק היא שיטה מהירה ויעילה לקישור בלוקים מולקולריים, ומאפשרת לחוקרים לסנתז במהירות פולימרים באיכות גבוהה לייצור קבלים חדשניים.
איך נמדדות הביצועים של הקבלים החדשים בסרט?
הביצועים נמדדים באמצעות מערכות הערכה דיאלקטריות הבודקות את היכולת של הקבלים לאחסן ולמקד מטען חשמלי בתנאי שימוש אמיתיים.
מה היתרונות של הפולימרים החדשים שפיתחו בהשוואה לחומרים הקיימים?
פולימרים חדשים אלה מציעים עמידות טובה יותר לחום, תכונות מבודדות מעולות, צפיפות אנרגיה גבוהה יותר, ויעילות מקסימאלית במהלך טעינה ופריקה.
איך ההתקדמות במודלים של למידת מכונה עשויה לשנות את החיפוש אחר חומרים חדשים בעתיד?
התקדמות עתידית עשויה לאפשר לפתח מודלים גנרטיביים המעצבים פולימרים חדשים בעלי ביצועים גבוהים מבלי צורך לנתח מאגרי קיימים, מה שמקצר את תהליך הגילוי ועושה אותו עוד יותר מהיר ויעיל.
