Chất điện phân trong pin, đóng vai trò vận chuyển ion giữa các điện cực để cho phép dòng điện chảy qua, là yếu tố then chốt cho tuổi thọ, độ an toàn và hiệu suất tổng thể của pin. Việc phát hiện các vật liệu điện phân mới vì thế trở thành một trong những động lực quan trọng nhất trong việc thúc đẩy quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu. Tuy nhiên, việc xác định các điện phân phù hợp đòi hỏi nghiên cứu sâu rộng, trong đó các công thức vật liệu hứa hẹn cần được tìm ra và thử nghiệm thực nghiệm – một quá trình thường kéo dài từ vài tuần đến vài tháng.
Dưới sự dẫn dắt của Giáo sư Tiến sĩ Francesco Ciucci từ Khoa Thiết kế Điện cực cho Các thiết bị Lưu trữ Năng lượng Điện hóa tại Trung tâm Công nghệ Pin Bavaria (BayBatt) ở Đại học Bayreuth, các nhà nghiên cứu đã có những bước đầu tiên trong việc rút ngắn quá trình này bằng cách sử dụng một phương pháp dựa trên AI. Họ đã phát triển một mạng lưới đa tác nhân dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT. Hệ thống này bao gồm hai đơn vị chuyên biệt (các tác nhân phần mềm) làm việc cùng nhau để giải quyết một vấn đề hoặc câu hỏi nghiên cứu. Một tác nhân nắm bắt cái nhìn tổng quát về tài liệu hiện có trong lĩnh vực, trong khi tác nhân còn lại có kiến thức chuyên sâu hơn.
Khi con người thực hiện nghiên cứu, sàng lọc thông tin và cân nhắc các lựa chọn, có thể mất hàng tuần hoặc thậm chí hàng tháng để xác định được vật liệu phù hợp. Tuy nhiên, AI có thể thực hiện điều này chỉ trong vài giờ. Với hệ thống đa tác nhân này, nhóm nghiên cứu đã tạo ra một phương pháp tiên phong nhằm khai thác sự sáng tạo dựa trên AI để tăng tốc quá trình phát hiện vật liệu. “Hệ thống đa tác nhân mới của chúng tôi hoạt động như một đối tác khoa học sáng tạo, với hai tác nhân chuyên biệt phân tích tài liệu liên quan. Bằng cách mô phỏng một cuộc tranh luận khoa học, hai tác nhân liên kết ý tưởng từ dữ liệu đào tạo rộng lớn của họ và tài liệu để đề xuất các thành phần điện phân mới,” Ciucci chia sẻ.
Tiến sĩ Matthew J. Robson từ Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông thêm rằng: “Điểm mấu chốt ở đây là sự tiến hóa của vai trò AI trong quy trình nghiên cứu khoa học. Chúng tôi đã chứng minh một mẫu hình mới cho nghiên cứu khoa học, Chuyển đổi AI từ một công cụ thụ động cho phân tích dữ liệu thành một đối tác sáng tạo tích cực có thể tạo ra những giả thuyết mới và chất lượng cao.”
Trong bước tiếp theo quan trọng, nhóm đã chuyển giao nghiên cứu từ lý thuyết sang thực tiễn: hệ thống đa tác nhân đã đề xuất một số thành phần điện phân mới, tiết kiệm chi phí và thân thiện với môi trường cho pin kẽm. Một trong các điện phân này đã thể hiện hiệu suất xuất sắc trong thử nghiệm thực nghiệm, cạnh tranh với các hệ thống tiên tiến nhất trong lớp điện phân của nó. Thiết kế mới này cho thấy độ bền xuất sắc khi hoàn thành hơn 4.000 chu kỳ sạc-xả. Nó cũng thiết lập một kỷ lục sạc nhanh mới trong lớp điện phân của nó, cung cấp gần 20% dung lượng cao hơn so với các điện phân tương tự ở tốc độ sạc nhanh.
“Theo như hiệu quả đã được chứng minh của mạng lưới đa tác nhân của chúng tôi, phương pháp này đang cách mạng hóa việc phát hiện các vật liệu tiên tiến – thậm chí còn vượt ra ngoài thiết kế pin,” Ciucci nhấn mạnh. “Cách tiếp cận này có nghĩa là giai đoạn nghiên cứu ban đầu có thể được rút ngắn đáng kể.” Mạng lưới AI vì vậy trở thành một công cụ mạnh mẽ bổ sung cho chuyên môn khoa học của con người. Kết hợp với việc xác thực thông qua các thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và suy xét nghiêm túc của các nhà nghiên cứu, những đề xuất hứa hẹn do AI tạo ra có thể dẫn đến những giải pháp nhanh chóng cho những thách thức toàn cầu.
Nguồn tham khảo: https://techxplore.com/news/2025-07-ai-tool-durable-eco-friendly.html
https%3A%2F%2Fvnreview.vn%2Fthreads%2Fcong-nghe-ai-giai-phap-tim-kiem-vat-lieu-pin-ben-vung-va-than-thien-voi-moi-truong-nhanh-hon.67904%2F
