Исследователи из Технологического института Нью-Джерси (NJIT) под руководством профессора Дибакара Датты совершили прорыв в материаловедении с помощью ИИ. Используя двойную генеративную ИИ-систему, они смогли значительно ускорить поиск новых материалов для многовалентных ионных батарей (на основе Mg, Ca, Al, Zn), которые могут стать более дешевой и безопасной заменой литий-ионным аналогам. Одна часть ИИ генерировала тысячи потенциальных пористых кристаллических структур, а вторая — быстро оценивала их стабильность и ионную проводимость. Такой подход "in silico" позволил за короткое время отобрать 5 наиболее перспективных кандидатов для лабораторного синтеза, на что раньше ушли бы годы. Эта работа — яркий пример тренда "AI for Science".
ИИ-система в NJIT открыла 5 новых материалов для постлитиевых батарей
