Nhóm nghiên cứu tại Viện Công nghệ New Jersey (NJIT), do Giáo sư Dibakar Datta dẫn đầu, đã sử dụng một hệ thống AI kép để giải quyết thách thức lớn của ngành năng lượng: tìm vật liệu thay thế lithium - nguyên tố đang dần trở nên khan hiếm và đắt đỏ. Kết quả nghiên cứu vừa công bố trên Cell Reports Physical Science cho thấy các vật liệu mới có thể hỗ trợ pin dùng các nguyên tố dồi dào như magiê, canxi, nhôm và kẽm.
Pin đa hóa trị sử dụng các ion mang từ hai đến ba điện tích dương - thay vì chỉ một như lithium - nên về lý thuyết có thể tích trữ nhiều năng lượng hơn. Tuy nhiên, các ion này lớn hơn và nặng hơn, khó di chuyển trong các cấu trúc vật liệu thông thường. Đây chính là nút thắt mà AI đã giúp tháo gỡ.
Nhóm NJIT kết hợp hai mô hình AI: một mô hình sinh vật liệu mang tên "Bộ mã hóa tự biến thể khuếch tán tinh thể" (CDVAE) và một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được tinh chỉnh chuyên biệt. CDVAE tạo ra hàng nghìn cấu trúc tinh thể mới, còn LLM đánh giá độ ổn định nhiệt động học - yếu tố then chốt để hiện thực hóa vật liệu trong phòng thí nghiệm.
Kết quả cho thấy 5 vật liệu oxit kim loại chuyển tiếp hoàn toàn mới với cấu trúc xốp và các “kênh” dẫn ion rộng - phù hợp cho việc vận chuyển các ion đa hóa trị cồng kềnh - đã được xác nhận bằng các mô phỏng cơ học lượng tử và kiểm tra độ ổn định.
Ông Datta nhận định: “Thay vì mất hàng thập kỷ thử nghiệm thủ công, AI cho phép chúng tôi khám phá cả một vũ trụ vật liệu chỉ trong vài tháng. Điều này không chỉ giúp tìm vật liệu cho pin, mà còn mở ra một phương pháp mới để thiết kế mọi loại vật liệu tiên tiến - từ linh kiện điện tử đến công nghệ năng lượng sạch”.
Nhóm nghiên cứu đang hợp tác với các phòng thí nghiệm thực nghiệm để tổng hợp và kiểm chứng các vật liệu vừa phát hiện, với mục tiêu tiến tới sản xuất thương mại pin đa hóa trị - một bước tiến có thể thay đổi hoàn toàn tương lai của ngành lưu trữ năng lượng.
