AI & computing › AI-ontworpen materialen
AI-taalmodel versnelt zoektocht naar recepten voor nieuwe materialen
Zuid-Koreaanse en Amerikaanse onderzoekers hebben een AI-platform gebouwd dat op basis van bestaande vakliteratuur recepten voorstelt voor het maken van nieuwe materialen. Het systeem leert van mislukte experimenten en paste zichzelf aan totdat een nieuw batterijmateriaal succesvol werd gesynthetiseerd, in slechts een paar testrondes.
Nieuwe materialen bedenken met een computer is inmiddels routine. Maar zodra zo'n materiaal daadwerkelijk in het lab gemaakt moet worden, begint het gokwerk: welke grondstoffen, welke temperatuur, hoe lang moet de reactie duren? Onderzoekers van de Sungkyunkwan University (SKKU) en Ajou University in Zuid-Korea, samen met professor Ju Li van het Amerikaanse MIT, hebben nu een AI-systeem ontwikkeld dat dat proces flink versnelt. Het platform gebruikt een large language model dat zelf recepten voorstelt en die bijstelt op basis van experimentele resultaten. Het onderzoek is gepubliceerd in het vaktijdschrift Advanced Materials.
Duizenden studies als receptenboek
De onderzoekers voedden het model met gegevens uit 4.407 wetenschappelijke publicaties over het maken van vaste-stofmaterialen. Daaruit haalden ze systematisch informatie: welk materiaal werd gemaakt, met welke grondstoffen (precursoren), en bij welke temperatuur, druk, tijd en roersnelheid. Het model gebruikt vervolgens een techniek die vergelijkbaar is met informatieretrieval: het zoekt in die databank naar synthesecondities van materialen die lijken op wat een onderzoeker wil maken, en stelt op basis daarvan een concreet recept voor. Toen de voorspelde recepten werden vergeleken met wat in de originele papers stond, scoorde het model gemiddeld een 4 op 5 op de belangrijkste variabelen zoals temperatuur en tijdsduur.
Van mislukking naar zuiver materiaal
De echte test kwam toen het team het platform gebruikte om een compleet nieuw materiaal te maken: een vaste elektrolyt op basis van oxy-selenide, bedoeld voor gebruik in all-solid-state batterijen. Dat zijn batterijen zonder vloeibare, brandbare elektrolyt, gezien als een veelbelovende opvolger van huidige lithium-ionbatterijen. Bij de eerste poging, op 600 graden Celsius zoals het model voorstelde, ontstonden ongewenste bijproducten in plaats van het gewenste materiaal. De onderzoekers voerden dat resultaat terug in het systeem. Het model paste daarop zijn advies aan en stelde voor de temperatuur stap voor stap te verlagen. Via tussenstappen op 450 en 400 graden lukte het binnen een handvol experimenten om het materiaal zuiver te maken, zonder meetbare verontreinigingen.
Minder gokken, sneller resultaat
Volgens de onderzoekers laat dit zien hoe AI het gissen in materiaalkunde kan terugdringen door de ervaring van wetenschappers te combineren met de leescapaciteit van een taalmodel dat duizenden studies tegelijk kan doorzoeken. Ze vergelijken het met een leerling die een basisrecept van internet haalt en het stap voor stap bijstelt na elke kookpoging. Voor materiaalonderzoekers kan zo'n aanpak jaren aan trial-and-error schelen bij het ontwikkelen van batterijmaterialen, katalysatoren of andere geavanceerde stoffen.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Als AI-systemen steeds beter synthesecondities kunnen voorspellen en bijstellen op basis van experimentresultaten, kan dat de ontwikkeling van nieuwe materialen voor batterijen, chips en duurzame technologie flink versnellen. Onderzoekers hoeven dan minder tijd te besteden aan blind experimenteren en kunnen zich richten op het interpreteren en verbeteren van de voorstellen die de AI doet.
- Large language model (LLM)
- Een AI-systeem dat getraind is op grote hoeveelheden tekst en op basis daarvan taal kan begrijpen en genereren, in dit geval om synthesevoorstellen te doen.
- Solid-state synthese
- Een methode om nieuwe materialen te maken door vaste grondstoffen te mengen en te verhitten, zonder gebruik van oplosmiddelen.
- Precursor
- De grondstof of het uitgangsmateriaal waarmee een chemische reactie of synthese begint.
- Closed-loop platform
- Een systeem dat experimentresultaten automatisch terugkoppelt om zijn eigen voorstellen of instellingen te verbeteren.
- Oxy-selenide
- Een chemische verbinding die zowel zuurstof- als seleenatomen bevat, hier gebruikt als basis voor een nieuw batterijmateriaal.
- Single-phase materiaal
- Een materiaal dat volledig uit één zuivere kristalvorm bestaat, zonder ongewenste bijmengsels of verontreinigingen.
- All-solid-state batterij
- Een type batterij waarbij de vloeibare elektrolyt is vervangen door een vaste stof, wat de veiligheid en energiedichtheid kan verbeteren.
- Vaste elektrolyt
- Het vaste materiaal in een batterij dat ionen tussen de elektroden geleidt, in plaats van een vloeibare of gelachtige stof.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
