مايكروسوفت وPNNL تتعاونان لتعزيز تكنولوجيا البطاريات من خلال ابتكارات الذكاء الاصطناعي

لقد شهد البحث عن البطارية المثالية قفزة نوعية كبيرة. أطلقت شركة Microsoft، بالتعاون مع مختبر وزارة الطاقة الوطني في شمال غرب المحيط الهادئ (PNNL)، مبادرة متعددة السنوات تهدف إلى تسريع الاكتشافات العلمية والبحث في الطاقة المستدامة من خلال الذكاء الاصطناعي (AI) والحوسبة السحابية.

الأداة الرئيسية لهذه المبادرة هي منصة Azure Quantum من Microsoft، التي تمثل تكاملًا متقدمًا بين الذكاء الاصطناعي والحوسبة الكمومية، مصممة لتسريع أبحاث المواد. تتمثل مهمة الشراكة في استكشاف الكون الكيميائي الواسع بحثًا عن المكونات اللازمة لتطوير بطاريات أقوى، وأكثر ديمومة، وصديقة للبيئة.

لقد حققت هذه الشراكة نتائج ملحوظة بالفعل. تمكن بحث مدفوع بالذكاء الاصطناعي من غربلة ملايين الإدخالات لتحديد المرشحين المحتملين، وهو أمر غير ممكن للباحثين البشريين القيام به بمفردهم. حيث ضيق الذكاء الاصطناعي 32 مليون إمكانية إلى مجموعة مركزة تضم 500,000، مع إجراء محاكاة صارمة على الأكثر وعدًا منها في PNNL.

لا تعد هذه الطريقة المبتكرة مجرد ممارسة تقنية فحسب؛ بل تمثل استثمارًا استراتيجيًا في قطاع الطاقة. إن التحول العالمي نحو مصادر الطاقة المتجددة، مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، يستلزم حلول تخزين قادرة على إدارة تقلبات توليد الطاقة. من المقرر أن تقدم شراكة Microsoft وPNNL التكنولوجيا الأساسية اللازمة لهذه الانتقال.

تمثل هذه الشراكة في كل من صناعة التكنولوجيا والمجتمع العلمي رمزًا لأكثر من مجرد ابتكار؛ إنها تخدم كخريطة طريق للمستقبل. توضح كيف يمكن أن تفتح الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي آفاقًا جديدة في الاستكشاف العلمي وحل المشكلات، مع آثار تمتد بعيدًا عن تطوير البطاريات.

نهج Google في اكتشاف المواد بالذكاء الاصطناعي

تستثمر Google أيضًا بشكل كبير في الذكاء الاصطناعي لأبحاث علوم المواد. فقد كشفت وحدتها DeepMind مؤخرًا عن نظام ذكاء اصطناعي يسمى GNoME، والذي اكتشف أكثر من 2 مليون مادة محتملة جديدة. على غرار شراكة Microsoft وPNNL، يستخدم GNoME تقنيات التعلم العميق المتقدمة筛 لفرز المواد النظرية بسرعة وتحديد المرشحين الوعدين.

يكمن الاختلاف الرئيسي في التركيز: يستكشف GNoME تركيبات جديدة بالكامل، في حين تسعى جهود Microsoft إلى إيجاد تنوعات في الهياكل البلورية المعروفة. كلتا الاستراتيجيتين لهما مزايا: توسيع محفظة المواد المعروفة مقابل الغوص في فضاءات كيميائية جديدة. وقد أكدت Google على أهمية الاختبارات الروبوتية المستقلة لتوقعات الذكاء الاصطناعي، وهي ميزة لم يتم التركيز عليها من قبل Microsoft، التي تميل أكثر نحو التجارب التي يقودها البشر.

تسلط هذه المساعي العلمية المتنافسة الضوء على الأهمية الاستراتيجية التي توليها الشركات الكبرى للذكاء الاصطناعي في اكتشاف المواد. إن القدرة على تسريع الابتكار بشكل كبير توفر مزايا تنافسية كبيرة، مما يدفع المزيد من الشركات إلى الاستثمار في الشراكات البحثية بين القطاعين العام والخاص التي تدفع حدود الذكاء الاصطناعي. ت evolving Science المواد تتحول إلى مجال مدفوع بالبيانات الكبيرة، أُعيد تشكيله بواسطة التعلم الآلي.

مستقبل مدعوم بالذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية

تجسد شراكة Microsoft وPNNL تحولًا أوسع نحو دمج الذكاء الاصطناعي المتقدم مع الحوسبة السحابية لتيسير التقدم العلمي السريع. يشير هذا المزيج من الحوسبة الكمومية وخبرة الذكاء الاصطناعي، إلى جانب قدرات البحث من PNNL، إلى تأثير تحويلي يمتد إلى ما هو أبعد من تحسين البطاريات؛ إنه يدل على إمكانية الذكاء الاصطناعي عبر مختلف التخصصات العلمية.

تسلط هذه المبادرة الضوء أيضًا على التزام Microsoft ووزارة الطاقة بالتنمية المستدامة. من خلال السعي لإنشاء الجيل القادم من حلول تخزين الطاقة، تصطف Microsoft وPNNL كلاعبين مبتكرين وأساسيين في المعركة ضد تغير المناخ.

مع تقدم هذا المشروع، من المحتمل أن يؤثر نجاحه على سرعة تقدمنا في التكنولوجيا المستدامة واستقلال الطاقة، موفرًا سابقة للتعاون المستقبلي الذي يجمع بين التكنولوجيا المتطورة ورعاية البيئة.