Üretken yapay zeka, elektrikli araç pili geliştirme sürecine nasıl giriyor? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Üretken yapay zeka, elektrikli araç pili geliştirme sürecine nasıl giriyor? - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri
Ancak bunun bilimsel makalelerin küratörlüğünü yapan bir kişiden farklı bir şey olmadığını hemen fark etti ÇimentoViswanathan’ın kurucu ortağı olduğu ve aynı zamanda Aionics ile de ortak olan bir girişim olan , çimento gibi sıfır emisyonlu ürünler yapmak için kimyasal reaksiyonları yönlendirmek amacıyla yenilenebilir elektrik ve hammadde kullanmanın yolları üzerinde çalışıyor Partners’ın da dahil olduğu yatırımcılardan gelen 3,2 milyon dolarlık tohum turu da dahil olmak üzere 3,5 milyon dolar topladı 2020 yılında kurulan Palo Alto merkezli girişim, bugüne kadar UP Katalizör keşfine yönelik aiyonik yaklaşım da yatırımcıların ilgisini çekti

Dr Sendek, bunun saniyede 10

Üretken yapay zekaya girin

Aionics, bazı durumlarda üretimsel yapay zekayı da işin içine katarak bunu bir adım daha ileri götürdü

Şirket, Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki Hızlandırılmış Hesaplamalı Elektrokimyasal Sistemler Keşif programında geliştirilen yazılımı kullanarak çabalarını artırıyor Venkat Viswanathan Resim katkıları: Aiyonikler

Elektrolitler, AI ile tanışın

Lityum-iyon piller üç kritik yapı taşı içerir “Ve kazananı bulduğumuzda, bu üretimi ölçeklendirmek ve pazara sunmak için üretim ortaklarımızla birlikte çalışıyoruz Her çalıştırıldığında daha fazla veri üretilir ve sorunu çözmede daha iyi hale gelir


On milyar Lenson Pellouchoud, kurucu ortak ve CTO; Kurucu ortak ve CEO Dr Austin Sendek ve kurucu ortak ve baş bilim insanı Dr

Startup’ın kurucuları burada Aiyonikler AI araçlarının işleri hızlandırabileceğini söylüyorlar Bir tarafta anot (negatif), diğer tarafta katot (pozitif) olmak üzere iki elektrot vardır ”

İlginçtir ki bu süreç çimento gibi bazı yeni alanlarda bile kullanılıyor bu Bugün ticari olarak temin edilebilen kaç tane molekül mevcut? Onlara beşli gruplar halinde bakmaya başlayın (pillerdeki elektrolit malzemeleri yapmak için kullanılan tipik kombinasyon) ve 10’un 47’nci kuvvetine kadar çıkar 000 adayı değerlendirmelerine olanak sağladığını söyledi Aionics tarafından seçilen kimya ders kitapları ve bilimsel makaleler üzerinde eğitilen bu sohbet robotu aracı, gerçek keşif için kullanılmıyor ancak bilim adamları tarafından belirli bir uygulamada yararlı olmayacak belirli molekülleri ortadan kaldırmak için kullanılabilir

Sendek, “İlk tura çıkamazsak tekrarlarız ve kazanana ulaşana kadar bunu kanıtlamak için bazı klinik deneyler yapabiliriz” dedi CMU’da doçent olan ve bu programı yöneten Venkat Viswanathan, Aionics’in kurucu ortağı ve baş bilim insanıdır

Bir kazanan seçmek

Milyarlarca aday tarandıktan ve yalnızca birkaçına indirildikten veya üretken yapay zeka modeli kullanılarak tasarlandıktan sonra Aionics, müşteri örneklerini doğrulama için gönderir Bir elektrolit tipik olarak ortada bulunur ve şarj ve deşarj sırasında iyonları elektrotlar arasında hareket ettirmek için kurye görevi görür

Sayanlar için bu çok fazla Şirket ayrıca enerji depolama şirketi Form Energy, Japon malzeme ve kimyasal üreticisi Showa Denko (şimdi Resonac) ve pil teknolojisi şirketi Cuberg ile de çalıştı

Bu ders kitaplarıyla eğitildikten sonra Yüksek Lisans’lar bilim insanının modeli sorgulamasına olanak tanır Dezavantajı mı? İlaç keşif sürecine benzer şekilde, doğru uyumu bulmak on yıldan fazla sürebilir ve binlerce başarısızlıkla sonuçlanabilir

Başlangıç, halihazırda Porsche’nin pil üretim yan kuruluşu Cellforce da dahil olmak üzere birçok şirketle çalışıyor Bu yapay zeka modeli, bir sonraki simülasyonun sonucunun nasıl tahmin edileceğini öğreniyor ve bir sonraki molekül adayının seçilmesine yardımcı oluyor açıkladı

Aionics’in kurucu ortağı ve CEO’su Austin Sendek, Dallas’taki son Up Summit etkinliğinde TechCrunch’a “Sorun şu ki çok fazla aday var ve yeterli zaman yok” dedi

Aionics elektrolite odaklanıyor ve keşfi hızlandırmak ve sonuçta daha iyi piller sunmak için bir AI araç seti kullanıyor “Eğer ders kitabınızla konuşabilseydiniz ona ne sorardınız?” dedi Sendek



genel-24

“Bu sadece bir sonraki seviye etkileşimi sağlıyor” dedi ve sohbet robotunu eğitmek için kullanılan kaynaklara işaret edilerek her şeyin doğrulanabileceğini ekledi

Aionics ayrıca bilim adamlarının milyonlarca olası formülasyonu veritabanında çalıştırmaya başlamadan önce ayıklamasına yardımcı olmak için OpenAI’nin GPT 4’ü üzerine inşa edilen büyük dil modellerini de kullanmaya başladı

Tüm bu süreç, bir şirketin pil için istek listesiyle veya performans profiliyle başlar

Bu kombinasyonların tümü pil dünyasında önemlidir Aiyonik bilim insanları, AI ile hızlandırılmış kuantum mekaniğini kullanarak milyarlarca bilinen molekülden oluşan mevcut bir veritabanı üzerinde deneyler yapabilirler Elektrolit malzemelerin doğru karışımını bulduğunuzda, bir EV, şebeke ve hatta elektrikli bir uçak için daha hızlı şarj olan, daha fazla enerji yoğunluğuna sahip bir pil elde edebilirsiniz

Chatbot özelliğini açıklarken, “Bence alanımız için iyi olan şey, belirli gerçekleri aramamamız, tasarım ilkelerini aramamızdır” dedi Aionics, bilinen milyarlarca moleküle güvenmek yerine, belirli bir uygulamayı hedefleyen yeni moleküller oluşturmak veya tasarlamak için bu yıl mevcut pil malzemesi verileriyle eğitilen üretken yapay zeka modellerini kullanmaya başladı