微软利用AI筛选新电池材料,用钠取代电池中七成锂
1月10日消息,微软量子计算团队与美国能源部下属西北太平洋国家实验室(PNNL)合作,利用Azure Quantum Elements高性能计算资源进行模拟和人工智能模型,发现一种新型电池材料,可用钠取代电池中约70%的锂。这一新材料有望广泛应用于现代生活,从智能 手机 到电动 汽车 再到电网等。
以下为翻译全文:
最近,微软公司的量子计算团队进行了一项创新性的实验,他们改造了一个时钟,以运行他们与PNNL研究人员合作开发的实验电池。他们还在电池的外壳上添加了Azure Quantum Elements的标志,这是微软用于人工智能(AI)增强科学发现的平台,它在开发新电池技术方面发挥了重要作用。
Azure Quantum Elements的合作伙伴、战略和运营主管布莱恩·比洛多(Brian Bilodeau)解释说,这个DIY项目的目的是为了展示电池的潜能。他表示:“我们希望创造一个令人惊叹的时刻。”而这个时刻是为了给微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)留下深刻印象。
吸引纳德拉的注意并非易事。然而,将大量的Azure高性能计算(HPC)资源投入到解决棘手的技术挑战中,正是纳德拉所感兴趣的领域。纳德拉回忆说:“看到这个项目取得成功,我感到非常、非常兴奋。”
为这个时钟供电的电池代号为CR2032,外观小巧,看起来就像我们在袖珍计算器或车库门开启器中常见的硬币电池。然而,在电池内部,微软的研究人员使用了一种固态电解质,用钠取代了电池中约70%的锂。这种设计有可能解决锂电池面临的一系列问题,如充电寿命有限、容量随时间下降、在极端温度下性能不佳,以及可能引发火灾甚至爆炸等风险。此外,减少对锂的依赖,转而使用丰富且廉价的钠,可能有助于缓解电池供应链的压力。
随着技术的进一步发展,这种新材料有望应用于现代生活的方方面面,从智能手机到电动汽车再到电网等。然而,微软将这一突破视为Azure Quantum Elements平台的有力证明,该平台旨在为客户提供服务。Azure Quantum Elements于去年6月推出,目前仍处于“私人预览”阶段,并已由英国庄信万丰等机构进行测试。这些机构正在利用该平台来帮助设计催化转换器和氢燃料电池。
微软化学和材料合作高级总监内森·贝克(Nathan Baker)在PNNL工作了12年后于2022年加入微软,他将电池研究的尝试视为微软践行客户至上理念的例证。他说:“当开发一款新产品时,我们首先会说:‘好吧,让我们向自己证明它是可行的,让我们自己尝试一下。’”
纳德拉也强调,从电池实验中获得的经验将被用于改进Azure Quantum Elements平台。他说:“归根结底,重要的是能够使强大的技术为普通人所用,这样其他人就可以开发出更多的技术。我尽量避免谈论‘我们伟大的科学成就’。那不是我们的作风。”
超越试错
即使拥有59年历史的PNNL的科学家们也深知,与微软的合作是为了实现一个更大的目标。长期以来,如何制造更好的电池一直是PNNL的一个关键研究领域。该机构总部位于华盛顿州里奇兰,距离微软雷德蒙德总部约320公里。这里的科学家们明白,陷入困境的实验室研究可能会陷入死胡同。
100多年前,托马斯·爱迪生(Thomas Edison)测试了数千根灯丝,才发现一种材料使电灯泡成为现实。这种愿意尝试任何事情的意愿被称为爱迪生方法,现在仍然被应用于科学发现中。
PNNL的材料科学小组负责人维贾伊·穆鲁格桑(Vijay Murugesan)谈到传统研究方法时表示:“这总是一个不断尝试和犯错的过程。即使是在梦中或淋浴时想到的东西,也可能需要两年的时间来测试其有效性。然后,再重复这个循环十年。老实说,成功率并没有那么高。”
这种传统研究方式带来的影响是深远的。PNNL的研究领域广泛,涵盖从沿海科学到国家安全等。然而,该实验室副主任兼首席数字官布莱恩·亚伯拉罕森(Brian Abrahamson)说:“我们今天进行发现的时间尺度不够快,无法满足我们试图解决的一些全球挑战。如果我们能在这方面取得重大进展,那将是一件大事。”
微软的介入为这一切带来了转机。通过将一些前期工作虚拟化,并将其移交给微软最新、最快的计算机,可能会在未来几年改变一切。正如纳德拉所说:“我们必须把化学领域250年的进步压缩到25年,而实现这一目标的唯一途径就是拥有强大的计算模拟能力。”
以新电池技术为例,微软从包含3260万种材料的数据库开始,通过Azure Quantum Elements高性能计算资源进行模拟和人工智能模型运行,将材料数量大幅减少到50万种,然后是500种、150种,最后只剩下18种。该公司咨询了PNNL材料科学专家,进一步筛选名单,最终确定这种锂钠材料值得在实验室合成和测试。
微软负责战略任务和技术执行的副总裁、在该公司工作了31年的资深员工杰森·詹德(Jason Zander)表示:“我们只用了两周时间就筛选了这么多的可能性,并排除了大部分不合格的材料。这比传统方法快得多,传统方法有时需要数年时间。”总的来说,从开始到制造大约40个测试电池,微软的电池项目仅用时一年。除了为时钟供电外,这些电池还被用来点亮微软logo的彩灯。
尽管高性能计算在项目中起到了关键作用,但测试新材料仍然需要物理验证。在PNNL,材料科学家们需要对相关材料进行手工研磨、压力测试、在高达600摄氏度的高温下熔化等复杂步骤来进行验证。有时还需要大胆尝试新技术。例如,PNNL研究人员发现通过算法确定的某些材料在实际应用中并不容易操作。PNNL材料科学家香农·李(Shannon Lee)说:“在露天情况下晾晒30分钟后,有些材料会吸收空气中的水分,变成一种粘稠物。”
尽管传统的实验室实验方式可能已经过时,但这些研究人员仍然坚信计算领域的 商业 合作是未来的方向。PNNL与微软等云服务提供商建立了灵活的合作关系,以满足其按需资源的需求。这种合作伙伴关系不仅有助于加速科学发现,还为政府机构提供了一种与商业公司合作的新模式。
PNNL科学技术副主任托尼·佩伦(Tony Peurrung)说:“我们特别倾向于在计算领域建立商业合作伙伴关系。”他补充说,“身处微软的后院”并没有损害实验室与这家软件巨头的关系,PNNL还与其他云计算提供商达成了协议。
离不开量子计算
说到微软和PNNL的电池项目,有一点不得不提。尽管Azure Quantum Elements平台在开发过程中起到了关键作用,但量子计算并未直接参与其中。然而,微软的量子计算部门员工确实参与了这个项目,使得这项成就与量子技术有着千丝万缕的联系。
所有这些都可以用量子计算机的当前状态来解释。量子计算利用了量子物理学的原理,与传统计算机的二进制比特不同,量子比特可以同时表示0和1。这种神奇的技术有望使计算机在处理复杂计算时变得异常强大,超越现有计算机的能力。对于需要大量计算资源的工作,如科学发现,量子计算机将发挥巨大作用。
与IBM和谷歌等其他 科技 巨头以及众多初创公司一样,微软也对量子技术的潜力寄予厚望。然而,这项技术仍处于发展阶段,尚未成为商业现实。微软的高级量子开发副总裁克里斯塔·斯沃尔(Krista Svore)表示:“我们相信,量子技术的发展是按年计算的,而不是按年代计算的。”
与此同时,传统的计算机并未被淘汰。配备功能强大的GPU芯片的计算机正在实现更具变革性的人工智能功能。这种进步使得云端的高性能计算成为可能,而高性能计算正逐渐成为一种服务,例如Azure资源所提供的服务,用于精确定位电池材料。
事态的发展甚至出乎量子领域的支持者们的意料。纳德拉等人士原本认为量子计算将是下一个重大突破,但事实证明GPU才是。
无论量子计算技术如何发展,它不太可能完全取代用于寻找电池材料的高性能计算。斯沃尔预测,未来科学家们将能够建立一个集高性能计算、人工智能和量子计算于一体的系统,为当前无法解决的问题提供更准确的解决方案。
当那个时代真正到来时,探索的边界将被无限拓宽。微软的战略任务和技术执行副总裁杰森·詹德深有感触:“我们自以为已经知道了很多,但实际上,我们对很多事物的理解还非常肤浅。就像我们连光合作用是如何进行的都说不清楚。”
微软与PNNL的合作项目为Azure Quantum Elements的发现渠道提供了宝贵的案例研究。电池技术的潜在价值是推动微软进行这项研究的关键因素。Azure Quantum Elements的合作伙伴、战略和运营主管布莱恩·比洛多坦言:“这种项目更容易得到人们的认同和理解。”
尽管微软和PNNL的研究人员并未透露实验室中的电池技术如何实现规模化生产,但PNNL材料科学小组的负责人维贾伊·穆鲁格桑承认:“要将这些技术真正应用到消费市场,还有很长的路要走。”短期内,他们计划制造和测试更大的电池,如广泛应用于电子产品、电动汽车等领域的“袋式”电池。
微软似乎看到了其中潜藏的巨大商业机会,尽管具体细节尚未确定。比洛多表示:“微软不会涉足电池制造业务,同样,PNNL也不会介入这一领域。规模化生产将是与其他公司合作的项目。”
无论这项技术未来将如何应用,微软已经实现了其最初目标。纳德拉自豪地说:“我之所以喜欢这个项目,是因为它不仅在理论上取得了突破,更在实践中证明了尝试-犯错循环的可行性。通过这种方法,我们可以创造出真正高效的新材料,甚至可能以几年前还无法想象的速度实现。”
【来源:网易科技】