Een team van onderzoekers van de Carnegie Mellon University heeft een nieuwe aanpak ontwikkeld om het proces van het maken van steeds meer geoptimaliseerde batterijen te versnellen. In hun paper gepubliceerd in het tijdschrift Nature Communications , beschrijft de groep hoe ze een uniek type robot hebben gekoppeld aan een AI-leersysteem om steeds nuttigere niet-waterige vloeibare elektrolyten te creëren.

Nu de verkoop van draagbare apparaten omhoog is geschoten en autofabrikanten zijn overgestapt op elektrische voertuigen, is ook de vraag naar batterijen die langer meegaan en sneller worden opgeladen, gestegen. Helaas is de wetenschap van het ontwikkelen van nieuwe batterijen om aan dergelijke behoeften te voldoen achtergebleven - het gaat meestal om het gebruik van intuïtie van de kant van chemici, samen met doorzettingsvermogen. Dergelijke inspanningen kunnen jaren duren. In deze nieuwe studie probeerden de onderzoekers in Pittsburgh het proces te versnellen door gebruik te maken van automatiseringstechnieken.

De kern van het meeste batterijontwerp is de creatie van een niet-waterige lithium-ionbatterij-elektrolyt die beter werkt dan de eerder ontwikkelde. Onderzoekers hebben de neiging om te zoeken naar geoptimaliseerde ionengeleiding. Om het proces om ze te vinden te versnellen, creëerden de onderzoekers een robot genaamd Clio die de ingrediënten accepteerde die werden gebruikt om een ​​elektrolyt te maken en vervolgens een reeks instructies volgden om enkele monsters te maken.

Vervolgens voegden ze een computer toe met een deep learning AI-toepassing (genaamd Dragonfly) die gegevens accepteerde van Clio en van sensoren in het elektrolyt dat door de robot werd geproduceerd. Dragonfly analyseerde het monster en stelde vervolgens mogelijke verbeteringen voor. Clio accepteerde de verbeteringen en gebruikte ze om een ​​nieuw monster te maken. Dit heen en weer systeem werd meerdere keren herhaald (elk duurde ongeveer twee dagen) waarbij de elektrolyt geleidelijk verbeterde. Op een door de onderzoekers aangewezen punt stopte het mechanische paar met werken, waardoor de onderzoekers de geproduceerde producten konden testen.

Tijdens hun tests ontdekten de onderzoekers dat hun gekoppelde systeem werkte zoals gehoopt, ze zagen geleidelijke verbeteringen in de elektrolytmonsters - de beste bleek 13% beter te zijn dan de best presterende batterijen die nu op de markt zijn.

In de toekomst zijn de onderzoekers van plan hun systeem te blijven verfijnen om meer doelen te kunnen testen en misschien om het sneller te laten werken. + Verder verkennen

Chemische additieven verbeteren de stabiliteit van lithium-ionbatterijen met hoge dichtheid

© 2022 Science X Network