Face \u00e0 l’incessante progression de l’innovation technologique, l’utilisation de batteries lithium-ion est d\u00e9sormais devenue incontournable. Alors que de nombreux chercheurs s’\u00e9vertuent \u00e0 identifier les mat\u00e9riaux susceptibles d’\u00e9quiper les batteries de demain, il se pourrait que ce soit finalement une\u00a0intelligence artificielle\u00a0(IA) qui y soit parvenu, en un\u00a0temps\u00a0record.<\/p>\n\n\n\n
Une avanc\u00e9e remarquable a en effet \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e par Microsoft en partenariat avec le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), en utilisant l’IA, pour identifier des \u00e9lectrolytes solides innovants. Ce d\u00e9veloppement pourrait marquer un tournant dans la\u00a0technologie\u00a0des batteries, avec un potentiel r\u00e9duit de\u00a0combustion\u00a0et une diminution de l’utilisation du\u00a0lithium.<\/p>\n\n\n\n
Le projet a d\u00e9marr\u00e9 avec l’analyse de 32 millions de\u00a0mat\u00e9riaux\u00a0potentiels. Gr\u00e2ce \u00e0 l’IA et au calcul haute performance (HPC) dans le cloud, cette liste a \u00e9t\u00e9 r\u00e9duite \u00e0 23 candidats prometteurs, dont 18 \u00e9taient in\u00e9dits. Cette m\u00e9thode rapide et pr\u00e9cise contraste avec les m\u00e9thodes traditionnelles, longues et co\u00fbteuses. En effet, l’IA a \u00e9t\u00e9 capable d’arriver \u00e0 ce r\u00e9sultat en 80\u00a0heures\u00a0seulement. In fine, l’ensemble\u00a0du processus de cr\u00e9ation de ce\u00a0mat\u00e9riau\u00a0ainsi pris quelques semaines en tout, alors que cela aurait pris plusieurs ann\u00e9es de mani\u00e8re traditionnelle !<\/p>\n\n\n\n
L’IA a permis de filtrer efficacement les mat\u00e9riaux selon divers crit\u00e8res tels que la r\u00e9activit\u00e9 et la conductivit\u00e9. Apr\u00e8s analyse, ce sont finalement six mat\u00e9riaux, sp\u00e9cifiquement adapt\u00e9s aux batteries, qui ont \u00e9t\u00e9 retenus. Cette avanc\u00e9e est significative car les batteries lithium-ion, bien que largement utilis\u00e9es, ont des implications environnementales. L’extraction du lithium, n\u00e9cessaire pour ces batteries, implique un processus d’\u00e9vaporation\u00a0de saumures et l’extraction de minerais de\u00a0roche\u00a0dure. Cette op\u00e9ration est non seulement co\u00fbteuse mais aussi pr\u00e9judiciable \u00e0 l’environnement, soulevant des questions sur la durabilit\u00e9 de ces technologies. De plus, la localisation g\u00e9ographique limit\u00e9e des gisements de lithium et le temps n\u00e9cessaire pour le processus d’\u00e9vaporation rendent l’offre sujette \u00e0 des fluctuations.<\/p>\n\n\n\n
La recherche men\u00e9e par Microsoft et le PNNL est donc une \u00e9tape importante vers des\u00a0alternatives\u00a0plus durables. Leur d\u00e9couverte pourrait r\u00e9duire l’utilisation du lithium jusqu’\u00e0 70 %, en le rempla\u00e7ant en partie par du\u00a0sodium, un \u00e9l\u00e9ment plus abondant et plus facile \u00e0 exploiter. N\u00e9anmoins, la conductivit\u00e9 des batteries fabriqu\u00e9es avec ces nouveaux mat\u00e9riaux reste inf\u00e9rieure \u00e0 celle des batteries plus riches en lithium.<\/p>\n\n\n\n
Ces d\u00e9couvertes sont encore \u00e0 un stade pr\u00e9coce. Les tests \u00e0\u00a0grande \u00e9chelle\u00a0n’ont pas encore \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9s et de nombreux d\u00e9fis doivent \u00eatre surmont\u00e9s avant une mise en \u0153uvre commerciale. En effet, le passage d’une d\u00e9couverte en laboratoire \u00e0 un produit commercialisable reste complexe et incertain. Cependant, l’utilisation de l’IA dans la recherche acc\u00e9l\u00e8re le processus de d\u00e9couverte, augmentant ainsi les chances d’innovations significatives.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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