Pin thể rắn cho xe điện vừa tăng gấp rưỡi quãng đường chạy nhờ máy học và mạng thần kinh nhân tạo

NhatTrungNguyen

Super Moderators
Thành viên BQT

Công nghệ AI đóng vai trò quan trọng khi giúp tìm ra vật liệu pin hiệu suất cao nhanh hơn nhiều so với phương pháp truyền thống.​


Các nhà nghiên cứu từ Viện Khoa học và Công nghệ Skolkovo (Skoltech) và Viện AIRI đã đạt được bước tiến đáng kể trong công nghệ pin thể rắn. Loại pin mới này có khả năng giúp xe điện (EV) di chuyển xa hơn tới 50% mỗi lần sạc, đồng thời tăng cường độ an toàn và tuổi thọ của pin.

Điểm nổi bật của phát minh này là việc sử dụng công nghệ học máy (machine learning) để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm vật liệu pin mới với hiệu suất cao. Các nhà khoa học cho biết: "Việc cải thiện mật độ năng lượng, tốc độ sạc và độ ổn định của pin thể rắn có thể đạt được thông qua các cải tiến về cấu trúc thiết bị hoặc vật liệu cấu thành. Vì vậy, việc hiểu rõ các cơ chế vận chuyển ion là điều kiện tiên quyết để phát triển các chất dẫn ion tiên tiến."

adf-aev-17494518167842075722354-1749451853243-17494518536171265133912-1749458408530-17494584136081395556244.jpg


Nhóm nghiên cứu đã chứng minh rằng mạng thần kinh nhân tạo có thể nhanh chóng xác định vật liệu tối ưu cho các thành phần quan trọng của pin thể rắn, bao gồm chất điện phân rắn và lớp phủ bảo vệ.

Hiện nay, xe điện chủ yếu sử dụng pin lithium-ion truyền thống với chất điện phân dạng lỏng, loại pin này tồn tại nguy cơ cháy nổ dù thấp. Trong khi đó, pin thể rắn sử dụng chất điện phân rắn (như gốm sứ) để dẫn ion lithium, giúp cải thiện đáng kể độ an toàn và tăng mật độ năng lượng. Các nhà sản xuất xe từ lâu đã muốn ứng dụng công nghệ này, nhưng gặp phải thách thức lớn trong việc tìm chất điện phân rắn phù hợp.

Artem Dembitskiy, tác giả chính của nghiên cứu và nghiên cứu sinh tiến sĩ tại Skoltech cho biết: "Chúng tôi chứng minh rằng mạng thần kinh đồ thị (graph neural network) có thể nhanh chóng tìm ra vật liệu pin thể rắn mới với khả năng dẫn ion cao, nhanh hơn hàng nghìn lần so với phương pháp hóa lượng tử truyền thống. Điều này có thể giúp tăng tốc quá trình phát triển các vật liệu pin mới, như chúng tôi đã chứng minh khi tìm ra nhiều lớp phủ bảo vệ hiệu quả cho chất điện phân của pin thể rắn."



Pin thể rắn cho xe điện vừa tăng gấp rưỡi quãng đường chạy nhờ máy học và mạng thần kinh nhân tạo- Ảnh 2.
Hình minh họa.



Nghiên cứu cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của các lớp phủ bảo vệ. Những lớp này cần thiết để bảo vệ chất điện phân khỏi cực dương lithium kim loại và cực âm có tính phản ứng cao. Nếu không có lớp phủ, hiệu suất pin sẽ nhanh chóng giảm sút và nguy cơ đoản mạch sẽ tăng lên đáng kể.

Theo trợ lý giáo sư Dmitry Aksyonov, đồng tác giả nghiên cứu: "Lithium kim loại ở cực dương là một chất khử rất mạnh, nên gần như tất cả các chất điện phân hiện có đều bị khử khi tiếp xúc. Vật liệu cực âm thì lại là chất oxy hóa mạnh. Khi chất điện phân bị oxy hóa hoặc khử, chúng mất đi tính toàn vẹn cấu trúc, dẫn đến giảm hiệu suất và có thể gây ra đoản mạch."



Pin thể rắn cho xe điện vừa tăng gấp rưỡi quãng đường chạy nhờ máy học và mạng thần kinh nhân tạo- Ảnh 3.
Hình minh họa.



Với việc áp dụng thuật toán học máy, nhóm nghiên cứu đã nhanh chóng sàng lọc được các vật liệu tiềm năng, tìm ra những hợp chất lý tưởng cho hiệu suất và độ bền cao nhất.

Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp AI để phát hiện các vật liệu phủ mới cho Li10GeP2S12 – chất điện phân rắn hàng đầu hiện nay. Họ đã xác định được các hợp chất đầy triển vọng như Li₃AlF₆ và Li₂ZnCl₄, mở đường cho sự ra đời của những thế hệ pin thể rắn hiệu quả và bền bỉ hơn trong tương lai.
 
Bên trên