Japoński koncern motoryzacyjny poinformował, że Toyota Research Institute (TRI) wykorzysta sztuczną inteligencję, aby przyspieszyć opracowywanie nowych materiałów dla przemysłu. Głównym celem badań będą tworzywa, które ułatwią osiągnięcie neutralności klimatycznej. W pierwszej kolejności nowa metoda posłuży do stworzenia wydajniejszych katalizatorów do napędów na wodorowe ogniwa paliwowe. W perspektywie są też badania nad bateriami, wychwytywaniem CO2 z powietrza czy fotowoltaiką.
Algorytm poszuka technologii
TRI nawiązała współpracę z Uniwersytetem Northwestern w Chicago, aby wspólnie stworzyć nowe materiały, które pozwolą przyspieszyć dekarbonizację gospodarki. Naukowcy Toyoty i Uniwersytetu opracowali zaawansowany algorytm sztucznej inteligencji, który będzie poszukiwał nowych technologii materiałowych, korzystając Megabiblioteki substancji nieorganicznych stworzonej na Uniwersytecie Northwestern.
Połączenie ogromnej bazy informacji o chemii nieorganicznej zebranych w Megabibliotece oraz z nowego algorytmu uczenia maszynowego pozwoli zautomatyzować poszukiwanie nanomateriałów według wielu różnych kryteriów naraz, np. pod względem właściwości fizycznych i chemicznych czy surowców potrzebnych do ich produkcji. Wykorzystanie sztucznej inteligencji sprawia, że każde badanie będzie mogło brać pod uwagę ogromne zestawy parametrów, aby precyzyjnie dobierać najlepsze materiały do danego zastosowania. To wielkie ułatwienie w porównaniu z opartą na eksperymentach metodą prób i błędów stosowaną zazwyczaj.
Wydajniejszy katalizator
Pierwsze zadanie, jakie stoi przed naukowcami Toyoty i Northwestern, to znalezienie bardziej wydajnego katalizatora do napędu na ogniwa paliwowe. Nowa substancja ma być tańsza w produkcji i nie opierać się na drogich, trudno dostępnych pierwiastkach, jak platyna czy iryd. W dalszej kolejności zespół skupi się na takich technologiach jak produkcja czystego wodoru, usuwanie CO2 z powietrza czy bardziej wydajne ogniwa słoneczne.
Toyota Research Institute wnosi do współpracy z Northwestern University algorytmy sztucznej inteligencji ćwiczone do tej pory na bardziej wymagających, niespójnych zbiorach danych. Połączenie tej technologii z uporządkowaną bazą danych wysokiej jakości, jaką jest Megabiblioteka substancji nieorganicznych, pozwoli szybko i obiektywnie dobierać optymalne materiały do konkretnych zastosowań.
Krótszy czas testów
– Zaspokojenie rosnącego zapotrzebowania na bezemisyjny transport jest dużym wyzwaniem. Dzięki partnerstwu z Northwestern znacznie skróciliśmy czas opracowywania i testowania nowych materiałów, które można wykorzystać w bateriach i ogniwach paliwowych do bezemisyjnych samochodów – powiedział Brian Storey, dyrektor ds. energii i materiałów w TRI.
Bezemisyjny transport w zasięgu ręki
– Nasz projekt to punkt zwrotny w pracach nad nowymi materiałami o kluczowym znaczeniu dla rozwoju technologii. Wraz z TRI otworzymy przed społecznością naukową nowe możliwości poszukiwania najlepszych materiałów, które sprawią, że przejście na czystą energię i bezemisyjny transport będzie w zasięgu ręki – podkreślił Chad Mirkin, założyciel i dyrektor International Institute for Nanotechnology oraz profesor chemii na Uniwersytecie Northwestern.
TRI prowadzi badania nad autonomicznymi samochodami, robotyką i sztuczną inteligencją, a także czystą energią i nowymi technologiami materiałowymi. Ośrodek, który został założony przez Toyotę w 2015 roku ma dwie siedziby: w Los Altos w Kalifornii i w Cambridge w Massachusetts.
Źródło: na podstawie Toyota
