Grupa badaczy z różnych ośrodków badawczych, w tym z Amerykańskiego Laboratorium Akceleratorowego SLAC, Uniwersytetu Stanforda, Instytutu Badań Toyota i MIT, wykorzystała sztuczną inteligencję w postaci komputerowego widzenia, aby lepiej zrozumieć działanie ładowalnych baterii litowo-jonowych.

Naukowcy dokładnie przeanalizowali filmy rentgenowskie elektrod baterii na poziomie nanometrycznym i odkryli wcześniej ukryte szczegóły fizyczne i chemiczne. Ten przełomowy postęp ma potencjał poprawy wydajności baterii litowo-jonowych oraz znalezienia szerszego zastosowania w zrozumieniu skomplikowanych systemów, takich jak podział komórek w embrionach.

Badanie skupiło się na cząstkach fosforanu żelaza litu (LFP), które są powszechnie obecne w elektrodach dodatnich baterii litowo-jonowych. Te cząstki pokryte są cienką warstwą węgla, aby poprawić przewodnictwo elektryczne.

Aby obserwować wewnętrzne procesy baterii, zespół badawczy stworzył przezroczyste ogniwa baterii z dwiema elektrodami otoczonymi elektrolitem zawierającym swobodnie poruszające się jony litu. Dzięki temu ustawieniu mogli śledzić ruch jonów litu podczas cykli ładowania i rozładowania. Ten proces, znany jako interkalacja, polega na wchodzeniu i wychodzeniu jonów z cząstek LFP.

Fosforan żelaza litu (LFP) ma duże znaczenie w przemyśle baterii ze względu na niski koszt, wysoki poziom bezpieczeństwa oraz wykorzystanie powszechnie dostępnych pierwiastków, co czyni go szczególnie istotnym na rynku pojazdów elektrycznych.

To badanie zostało przeprowadzone jako współpraca między badaczami, która rozpoczęła się osiem lat temu, gdy profesor Martin Bazant z MIT i William Chueh ze Stanforda połączyli swoje doświadczenie w matematycznym modelowaniu i zaawansowanej mikroskopii rentgenowskiej w celu badania cząstek baterii. Później włączyli narzędzia sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć testy baterii i znaleźć optymalne metody ładowania. Obecne badania sięgają jeszcze dalej i wykorzystują komputerowe widzenie do analizowania filmów rentgenowskich na poziomie nanometrycznym z 2016 roku, co umożliwia pełniejsze zrozumienie reakcji wstawiania litu w cząstki LFP.

Poprzez pikselizację obrazów rentgenowskich badacze mogą zarejestrować stężenie jonów litu w każdym punkcie wewnątrz cząstki. Pozwala im to tworzyć filmy ilustrujące przepływ jonów litu do i z cząstek podczas ładowania i rozładowywania.

Analizując obrazy rentgenowskie, naukowcy odkryli, że ruch jonów litu wewnątrz materiału ściśle koresponduje z wcześniej opracowanymi symulacjami komputerowymi przez Bazanta. Wykorzystali 180 000 pikseli jako dane szkoleniowe dla modelu komputerowego, który dokładnie opisuje termodynamikę poza równowagą i kinetykę reakcji materiału baterii.

Dodatkowo badanie wykazało, że zmiany w absorpcji jonów litu na powierzchni cząstki są skorelowane z grubością warstwy węglowej. To odkrycie sugeruje, że optymalizacja grubości warstwy węglowej może poprawić wydajność baterii, co stanowi ważny postęp w projektowaniu baterii.

Wyniki tego badania dostarczają wskazówek do optymalizacji elektrod z fosforanu żelaza litu i pokazują potencjał uczenia maszynowego oraz zaawansowanych technik obrazowania do rozwiązywania tajemnic materiałów i systemów. Ten skok technologiczny nie tylko otwiera drogę do ulepszeń w technologii baterii, ale również obiecuje możliwość badania tworzenia się wzorców w innych układach chemicznych i biologicznych.

Źródła:
– Komunikat prasowy MIT
– Komunikat prasowy Uniwersytetu Stanforda
– Czasopismo „Nature”