{"id":14805,"date":"2024-01-12T15:01:32","date_gmt":"2024-01-12T15:01:32","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/ki-und-hpc-microsoft-und-pnnl-forschen-an-neuen-batterien\/"},"modified":"2024-01-12T15:04:21","modified_gmt":"2024-01-12T15:04:21","slug":"ki-und-hpc-microsoft-und-pnnl-forschen-an-neuen-batterien","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/ki-und-hpc-microsoft-und-pnnl-forschen-an-neuen-batterien\/","title":{"rendered":"KI und HPC: Microsoft und PNNL forschen an neuen Batterien"},"content":{"rendered":"\n

Microsoft und das Pacific Northwest National Laboratory<\/a> (PNNL) des US-Energieministeriums haben eine Partnerschaft geschlossen, innerhalb derer Innovationen im Bereich nachhaltiger Energiequellen erforscht werden. Die Beteiligten m\u00f6chten k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und das Hochleistungsrechnen (HPC) in der Cloud nutzen, um Entdeckungen in der Computerchemie und der Materialwissenschaft zu beschleunigen<\/a> \u2013 das soll bei der Entwicklung einer neuen Batterieverbindung helfen, die den Einsatz von Lithium um bis zu 70 % reduzieren k\u00f6nnte<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u201eWir glauben, dass die Schnittmenge von KI, Cloud und High-Performance-Computing zusammen mit der Expertise von Wissenschaftlern der Schl\u00fcssel zur Beschleunigung bedeutender wissenschaftlicher Ergebnisse ist\u201c, sagt Tony Peurrung, stellvertretender Direktor f\u00fcr Wissenschaft und Technologie am PNNL. \u201eUnsere Zusammenarbeit mit Microsoft zielt darauf ab, Wissenschaftlern den Zugang zu KI zu erm\u00f6glichen. Wir erkennen das Potenzial der KI, unerwartete oder unkonventionelle Materialien oder Ans\u00e4tze zu entdecken, die eine genaue Untersuchung wert sind. Dies ist der erste Schritt auf einer spannenden Reise, die das Tempo wissenschaftlicher Entdeckungen erh\u00f6hen wird.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Der erste Schritt ist das zu nutzen, was KI am besten kann: Daten zusammenf\u00fchren und Ergebnisse rasch pr\u00e4sentieren. Zu diesem Zweck wird die Azure Quantum Elements-Plattform von Microsoft genutzt: Diese verwendet KI-Modelle, die speziell zur Unterst\u00fctzung wissenschaftlicher Entdeckungen entwickelt wurden. Die PNNL-Forscher werden mit dieser Hilfe versuchen, vielversprechende neue Materialien und Chemikalien f\u00fcr Anwendungen in nachhaltigen, bedarfsgerechten Energieversorgungssystemen zu identifizieren.<\/p>\n\n\n\n

Laut den Wissenschaftlern besteht der erste Schritt bei der Erforschung der Materialsynthese traditionell darin, alle ver\u00f6ffentlichten Studien \u00fcber infrage kommende Materialien zu lesen und Hypothesen zu formulieren. Im n\u00e4chsten Schritt steht das Testen der Hypothesen an, was in der Regel ein iterativer und langwieriger Prozess ist. Um nur ein Beispiel zu nennen: Vijay Murugesan, Leiter der Materialforschungsgruppe des PNNL, erinnert sich an ein fr\u00fcheres Projekt des PNNL zu einer Vanadiumbatterie, bei der die Entwicklung eines neuen Materials mehrere Jahre in Anspruch genommen hatte.<\/p>\n\n\n\n

Inzwischen testen die PNNL-Wissenschaftler ein neues Batteriematerial, das in wenigen Tagen statt in Jahren gefunden wurde. Mit der Unterst\u00fctzung von Microsoft wurden verschiedene KI-Systeme darauf trainiert, 32 Millionen potenzielle anorganische Materialien zu bewerten und Kombinationen vorzuschlagen. Dabei konnte das KI-System alle stabilen Materialien ausfindig machen. Ein weiteres KI-Tool hatte die Aufgabe, im Anschluss alle Kandidatenmolek\u00fcle auf der Grundlage ihrer Reaktivit\u00e4t herauszufiltern. Danach wurden weitere auf der Grundlage ihres energieleitenden Potenzials ausgew\u00e4hlt. Im Laufe des gesamten Prozesses wurden die 32 Millionen Kandidaten auf 500.000 meist neue stabile Materialien reduziert, wobei am Ende 800 geeignete Kandidaten zur Auswahl blieben.<\/p>\n\n\n\n

In einer weiteren Phase der Forschung wurden hochpr\u00e4zise HPC-Methoden f\u00fcr eine kleinere Anzahl von Materialkandidaten eingesetzt. Bei der ersten \u00dcberpr\u00fcfung fand die Berechnung der Energie jedes Materials im Verh\u00e4ltnis zu allen anderen m\u00f6glichen Zust\u00e4nden statt. Anschlie\u00dfend wurden Molekulardynamiksimulationen durchgef\u00fchrt, bei denen HPC und KI in Kombination zum Einsatz kamen, um die Bewegungen der Atome und Molek\u00fcle in jedem Material zu analysieren.<\/p>\n\n\n\n

Auf diese Weise lie\u00df sich die Liste schnell auf 150 Kandidaten reduzieren. Schlie\u00dflich bewerteten die Microsoft-Forscher mit Hilfe von HPC die Praxistauglichkeit der einzelnen Materialien \u2013 ber\u00fccksichtigt wurden deren Verf\u00fcgbarkeit, Kosten und andere Faktoren. So blieben letztendlich 23 Kandidaten \u00fcbrig, von denen f\u00fcnf Materialien bereits bekannt waren.<\/p>\n\n\n\n

Wie viel Zeit hat der gesamte Prozess beansprucht? Unter Ber\u00fccksichtigung der KI-HPC-Kombination dauerte es lediglich 80 Stunden, um die vielversprechendsten Materialien f\u00fcr die Anwendung in Batterien zu finden. In fr\u00fcheren Szenarien w\u00e4re der Knackpunkt f\u00fcr diese Art von Forschung die Verf\u00fcgbarkeit von Hochleistungscomputern gewesen. Selbst in Universit\u00e4ten und Forschungseinrichtungen sind die Supercomputer in der Regel nicht auf einen bestimmten Bereich zugeschnitten und m\u00fcssen von mehreren wissenschaftlichen Initiativen gemeinsam genutzt werden. Bei den von Microsoft und PNNL in Partnerschaft durchgef\u00fchrten Forschungen war HPC nur f\u00fcr 10 % der Rechenzeit verantwortlich, da eine gro\u00dfe Anzahl an zu testenden Molek\u00fclen bereits im vorherigen Schritt reduziert worden war: Die anderen 90 % der Rechenzeit entfielen auf das KI-System, das den gr\u00f6\u00dften Teil der Kandidatenauswahl im Vorhinein \u00fcbernehmen konnte.<\/p>\n\n\n\n

Nun befindet sich die Forschung bereits in einem praktischen Stadium: Die Materialien wurden erfolgreich synthetisiert und in funktionale Batterieprototypen umgewandelt, die im Labor getestet werden. Microsoft arbeitet bereits an digitalen Werkzeugen, um weitere Prozesse der wissenschaftlichen Vorgehensweise zu beschleunigen.<\/p>\n\n\n\n

Laut den PNNL-Forschern nahm das gesamte Projekt \u2013 von der Simulation der Kandidaten bis zur Herstellung einer funktionierenden Batterie \u2013 nur neun Monate in Anspruch. Das sei ein Wimpernschlag im Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Forschungsmethoden.<\/p>\n\n\n\n

Heutzutage werden die meisten Batterien, die in verschiedenen Ger\u00e4ten verwendet werden, aus Lithium-Ionen hergestellt. Dieses Material ist bereits jetzt knapp und teuer, dennoch wird die Nachfrage nach Angaben des US-Energieministeriums bis 2030 voraussichtlich noch um das F\u00fcnf- bis Zehnfache steigen. Au\u00dferdem ist diese Art von Batterie mit Sicherheitsproblemen behaftet und kann zu Explosionen oder Br\u00e4nden f\u00fchren. Erschwerend kommt hinzu, dass der Abbau dieses und anderer Materialien traditionell mit \u00f6kologischen und geopolitischen Problemen behaftet ist. Daher sind Forschungsarbeiten wie die von Microsoft und PNNL so wichtig.<\/p>\n\n\n\n

\u201eDie Ergebnisse der neuen Batterien sind nur ein Beispiel \u2013 und gleichzeitig der Beweis\u201c, sagt Brian Abrahamson, Chief Digital Officer von PNNL. \u201eWir haben von Anfang an erkannt, dass die Magie hier in der Geschwindigkeit liegt, mit der KI hilft, vielversprechende Materialien zu identifizieren. Zudem hat die M\u00f6glichkeit, diese Ideen im Labor sofort in die Tat umzusetzen, den Prozess beschleunigt. Wir freuen uns, die Partnerschaft zwischen Microsoft und dem PNNL voranzutreiben. Die Idee ist, die Grenzen des M\u00f6glichen durch die Verschmelzung von Spitzentechnologie und wissenschaftlichen Erkenntnissen auszuweiten.\u201c<\/p>\n\n\n\n

Da die KI-Tools von Microsoft f\u00fcr den Bereich der Chemie und nicht nur f\u00fcr Batteriesysteme geschult sind, lassen sie sich f\u00fcr jede Art von Materialforschung einsetzen \u2013 beispielsweise auch f\u00fcr die Pharmaindustrie. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnte die Forschung den Weg f\u00fcr weitere Fortschritte ebnen, die durch Quantencomputing m\u00f6glich werden.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Microsoft und das Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) des US-Energieministeriums haben eine Partnerschaft geschlossen, innerhalb derer Innovationen im Bereich nachhaltiger Energiequellen erforscht werden. Die Beteiligten m\u00f6chten k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und das Hochleistungsrechnen (HPC) in der Cloud nutzen, um Entdeckungen in der Computerchemie und der Materialwissenschaft zu beschleunigen \u2013 das soll bei der Entwicklung einer neuen…<\/p>\n","protected":false},"featured_media":14798,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","format":[],"category":[74,74],"tags":[],"company":[],"topic":[],"class_list":["post-14805","articles","type-articles","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-datacenter"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles\/14805","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/articles"}],"about":[{"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/articles"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=14805"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14798"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=14805"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/category?post=14805"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=14805"},{"taxonomy":"format","embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/format?post=14805"},{"taxonomy":"company","embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/company?post=14805"},{"taxonomy":"topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/network-king.net\/de\/wp-json\/wp\/v2\/topic?post=14805"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}