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脫碳大潮下另一場競爭:AI材料研發

2021/02/07

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脫碳經濟

      到2050年實現溫室氣體凈零排放的目標激起了各國的材料研發競爭。低價的光伏電池和蓄電池能夠促進可再生能源的普及,要實現這種低價電池,必須開發出前所未有的材料。輕而結實的構造材料可以減輕汽車和飛機的重量,幫助其提高運行效率。研究人員試圖利用人工智慧(AI)技術來開發新材料。為了在短時間內實現創新,各國紛紛行動起來。

  

大阪大學試製出高分子光伏電池元件(日本大阪大學供圖)

   

      日本大阪大學教授佐伯昭紀利用AI技術開發的新一代光伏電池使用了價格低廉的高分子材料。以論文中記載的1200種光伏電池為資料庫,讓AI學習了高分子材料的結構和反應光線的波長等特點。

 

      完成學習的AI發現了一種「規律」,可用來分析出光伏電池的發電效率與高分子材料特點之間的關係。根據高分子材料的結構,預測出光伏電池的發電效率為11.2%。實際製作出電池後,發電效率達到11%,和預測值幾乎完全相符。

 

      用高分子材料製造的光伏電池比矽材料的普通光伏電池成本更低,而且重量輕。雖然比不上矽電池的發電效率,但最近10年內高分子電池的性能得到迅速提升。高分子材料的結構存在無數種組合。大阪大學調查的候選物質多達20萬種。依靠經驗和直覺、通過反覆試錯試驗的傳統方法可能會漏掉一些物質,材料性能的改善存在極限。

 

      在材料開發中引入AI的方法稱為「材料信息學(Materials Informatics)」。

 

   

      如果採用這種方法,不試驗也能找出優秀的材料。佐伯教授表示,「一個人合成並確認100種高分子材料需要花費5~6年的時間。利用AI,1分鐘就能篩選出有潛力的材料」。目前正在與企業、美國和台灣等地區的大學進行聯合研究。

   

      筑波大學副教授五十嵐康彥和慶應義塾大學副教授緒明佑哉等人發現了可以提高鋰電池容量的負極材料,AI為此次發現提供了契機。

 

      AI發現,材料的熔點等因素會影響電池的容量,並選出了3種有潛力的有機材料。經過對其中1種材料進行測量發現,這種材料同時具有世界最高水平的容量和耐久性。

 

      五十嵐副教授稱,「包括AI在內的數據科學是繼古希臘時代開始的經驗科學、17世紀以後的理論科學、20世紀誕生的計算科學之後的第4種科學」。有觀點認為,目前正在發生材料開發史上百年一遇的革新。

 

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