Модели машинного обучения помогают найти материал для пленочных конденсаторов с рекордными характеристиками

Национальная лаборатория Лоуренса в Беркли (Berkeley Lab) Министерства энергетики и несколько сотрудничающих институтов успешно продемонстрировали метод машинного обучения для ускорения открытия материалов для пленочных конденсаторов — важнейших компонентов в электрификации и технологиях возобновляемой энергии. Метод использовался для скрининга библиотеки из почти 50 000 химических структур с целью выявления соединения с рекордной производительностью.

Другие сотрудники из Университета Висконсин-Мэдисон, Научно-исследовательского института Скриппса, Калифорнийского университета в Беркли и Университета Южного Миссисипи внесли свой вклад в области машинного обучения , химического синтеза и характеристики материалов.

Результаты их исследования были опубликованы в журнале Nature Energy.

«Для экономически эффективных и надежных технологий возобновляемой энергии нам нужны более эффективные материалы для конденсаторов, чем те, что доступны сегодня», — сказал И Лю, старший научный сотрудник лаборатории Беркли, который руководил исследованием. «Эта прорывная технология скрининга поможет нам найти эти материалы, которые можно назвать «иголкой в ​​стоге сена».

Быстро растет спрос на пленочные конденсаторы для использования в высокотемпературных, мощных приложениях, таких как электромобили , электрическая авиация, силовая электроника и аэрокосмическая промышленность. Пленочные конденсаторы также являются важными компонентами в инверторах, которые преобразуют солнечную и ветровую генерацию в переменный ток, который может использоваться электрической сетью.

Для пленочных конденсаторов требуются термостойкие материалы.

Аккумуляторы привлекают большое внимание как рабочие лошадки в области возобновляемой энергии, но электростатические пленочные конденсаторы также важны. Эти устройства состоят из изолирующего материала, зажатого между двумя проводящими металлическими листами. В то время как аккумуляторы используют химические реакции для хранения и высвобождения энергии в течение длительного времени, конденсаторы используют приложенные электрические поля для зарядки и разрядки энергии гораздо быстрее.

Пленочные конденсаторы используются для регулирования качества электроэнергии в различных типах энергосистем. Например, они могут предотвращать пульсации тока и сглаживать колебания напряжения, обеспечивая стабильную, безопасную и надежную работу.

Полимеры — крупные молекулы с повторяющимися химическими единицами — хорошо подходят для использования в качестве изоляционного материала в пленочных конденсаторах из-за их легкого веса, гибкости и выносливости в условиях приложенных электрических полей. Однако полимеры имеют ограниченную способность выдерживать высокие температуры во многих приложениях энергосистем. Интенсивное тепло может снизить изоляционные свойства полимеров и привести к их деградации.

Сокращение 49 700 полимеров до трех

Традиционно исследователи искали высокоэффективные полимеры методом проб и ошибок, синтезируя несколько кандидатов за раз, а затем характеризуя их свойства.

«Из-за острой необходимости в более совершенных конденсаторах этот подход слишком медленный, чтобы найти перспективные молекулы из сотен тысяч возможных вариантов», — сказал Хэ Ли, научный сотрудник лаборатории Беркли.

Чтобы ускорить открытие, исследовательская группа разработала и обучила набор моделей машинного обучения, известных как нейронные сети прямого распространения, чтобы отсортировать библиотеку из почти 50 000 полимеров для оптимального сочетания свойств, включая способность выдерживать высокие температуры и сильные электрические поля, высокую плотность хранения энергии и простоту синтеза. Модели определили три особенно многообещающих полимера.

Исследователи из Scripps Research Institute синтезировали три полимера, используя мощную технологию, известную как клик-химия, которая быстро и эффективно связывает молекулярные строительные блоки в высококачественные продукты. Профессор Scripps Барри Шарплесс, один из ведущих исследователей проекта, получил Нобелевскую премию по химии 2022 года за свои исследования концепции клик-химии.

В лаборатории Беркли Molecular Foundry исследователи изготовили пленочные конденсаторы из этих полимеров, а затем оценили как полимеры, так и конденсаторы. Команда обнаружила, что они обладают исключительными электрическими и тепловыми характеристиками.

Конденсаторы, изготовленные из одного из полимеров, продемонстрировали рекордно высокое сочетание термостойкости, изоляционных свойств, плотности энергии и эффективности. (Высокоэффективный конденсатор тратит очень мало энергии при зарядке и разрядке.) Дополнительные испытания этих конденсаторов показали их превосходное качество материала, эксплуатационную стабильность и долговечность.

Создание еще лучших моделей

Исследовательская группа рассматривает несколько направлений дальнейших исследований.

«Одна из идей заключается в разработке моделей машинного обучения, которые дадут более глубокое представление о том, как структура полимеров влияет на их характеристики», — сказал Цзунлян Се, научный сотрудник лаборатории Беркли.

«Еще одной потенциальной областью исследований является разработка генеративных моделей ИИ, которые можно обучить проектированию высокопроизводительных полимеров без необходимости просмотра библиотеки», — добавил Тяньлэ Юэ, аспирант Висконсинского университета в Мадисоне.

«Наш анализ с помощью ИИ быстро выявил некоторые ключевые переменные в деталях конструкции полимера, которые, как предполагалось, значительно улучшат защитные свойства этих полисульфатных мембран. Как сообщается в нашем новом исследовании Nature Energy, эти самые ранние предикторы машинного обучения для улучшения конденсаторов были убедительно подтверждены экспериментом», — сказал Шарплесс, профессор химии им. В. М. Кека в Scripps Research.

Модели машинного обучения помогают найти материал для пленочных конденсаторов с рекордными характеристиками
Данные о правообладателе фото и видеоматериалов взяты с сайта «Android-Robot», подробнее в Правилах сервиса