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Quand l'IA analyse 50 000 polymères pour dénicher le condensateur parfait

Quand l’IA analyse 50 000 polymères pour dénicher le condensateur parfait

par Berkeley Lab (USA)
9 décembre 2024
en Chaleur, Technologie

Aux Etats-Unis, le Lawrence Berkeley National Laboratory (Berkeley Lab) du ministère de l’énergie et plusieurs institutions collaboratrices ont démontré avec succès qu’une technique d’apprentissage automatique permettait d’accélérer la découverte de matériaux pour les condensateurs à film, composants essentiels des technologies d’électrification et d’énergie renouvelable. La technique a été utilisée pour passer au crible une bibliothèque de près de 50 000 structures chimiques afin d’identifier un composé aux performances record.

« Pour que les technologies d’énergie renouvelable soient rentables et fiables, nous avons besoin de matériaux de condensateur plus performants que ceux disponibles aujourd’hui », a indiqué Yi Liu, scientifique principal au Berkeley Lab, qui a dirigé l’étude. Cette technique de criblage révolutionnaire nous aidera à trouver ces matériaux de type « aiguille dans une botte de foin ».

La demande de condensateurs à film augmente rapidement pour les applications à haute température et à haute puissance telles que les véhicules électriques, l’aviation électrique, l’électronique de puissance et l’aérospatiale. Les condensateurs à film sont également des composants essentiels des onduleurs qui convertissent la production solaire et éolienne en courant alternatif utilisable par le réseau électrique.

Les condensateurs à film nécessitent des matériaux résistants à la chaleur

Les batteries font l’objet d’une grande attention en tant qu’outil de travail dans les applications d’énergie renouvelable, mais les condensateurs électrostatiques à film sont également importants. Ces dispositifs sont constitués d’un matériau isolant pris en sandwich entre deux feuilles métalliques conductrices. Alors que les batteries utilisent des réactions chimiques pour stocker et libérer de l’énergie sur de longues périodes, les condensateurs utilisent des champs électriques appliqués pour charger et décharger de l’énergie beaucoup plus rapidement.

Les condensateurs à film sont utilisés pour réguler la qualité de l’énergie dans divers types de systèmes électriques. Par exemple, ils peuvent empêcher les courants d’ondulation et atténuer les fluctuations de tension, garantissant ainsi un fonctionnement stable, sûr et fiable.

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Les polymères – de grandes molécules dont les unités chimiques se répètent – conviennent bien comme matériau isolant dans les condensateurs à film en raison de leur légèreté, de leur flexibilité et de leur résistance aux champs électriques appliqués. Cependant, les polymères ont une capacité limitée à tolérer les températures élevées dans de nombreuses applications de systèmes électriques. Une chaleur intense peut réduire les propriétés isolantes des polymères et entraîner leur dégradation.

Yi Liu (à gauche) et Zongliang Xie fabriquent des condensateurs à partir de polymères et évaluent ensuite les polymères et les condensateurs à la Fonderie moléculaire.
Yi Liu (à gauche) et Zongliang Xie fabriquent des condensateurs à partir de polymères et évaluent ensuite les polymères et les condensateurs à la Fonderie moléculaire. Crédit : Marilyn Sargent/Berkeley Lab

Réduction de 49 700 polymères à trois

Les chercheurs ont traditionnellement cherché des polymères à hautes performances par essais et erreurs, en synthétisant quelques candidats à la fois, puis en caractérisant leurs propriétés.

« En raison du besoin pressant de meilleurs condensateurs, cette approche est trop lente pour trouver des molécules prometteuses parmi les centaines de milliers de possibilités », a précisé He Li, chercheur postdoctoral au laboratoire de Berkeley.

Pour accélérer la découverte, l’équipe de recherche a mis au point et entraîné un ensemble de modèles d’apprentissage automatique, connus sous le nom de réseaux neuronaux d’anticipation, pour passer au crible une bibliothèque de près de 50 000 polymères à la recherche d’une combinaison optimale de propriétés, notamment la capacité de résister à des températures élevées et à des champs électriques puissants, une densité de stockage d’énergie élevée et la facilité de synthèse. Les modèles ont permis d’identifier trois polymères particulièrement prometteurs.

Les chercheurs du Scripps Research Institute ont synthétisé les trois polymères en utilisant une technique puissante, connue sous le nom de « click chemistry », qui permet de relier rapidement et efficacement des blocs de construction moléculaires pour obtenir des produits de haute qualité. Barry Sharpless, professeur à l’institut Scripps et l’un des principaux chercheurs du projet, a reçu le prix Nobel de chimie 2022 pour ses recherches sur le concept de chimie par clic.

À la fonderie moléculaire du laboratoire Berkeley, les chercheurs ont fabriqué des condensateurs en film à partir de ces polymères et ont ensuite évalué les polymères et les condensateurs. L’équipe a constaté qu’ils présentaient des performances électriques et thermiques exceptionnelles. Les condensateurs fabriqués à partir de l’un des polymères présentaient une combinaison record de résistance à la chaleur, de propriétés isolantes, de densité énergétique et d’efficacité. (Un condensateur à haut rendement gaspille très peu d’énergie lorsqu’il se charge et se décharge). Des tests supplémentaires sur ces condensateurs ont révélé la qualité supérieure des matériaux, la stabilité opérationnelle et la durabilité.

Un chercheur tient un condensateur à couche mince fabriqué près d'un système de mesure diélectrique, qui teste la capacité du condensateur à stocker ou à conduire une charge électrique
Un chercheur tient un condensateur à couche mince fabriqué près d’un système de mesure diélectrique, qui teste la capacité du condensateur à stocker ou à conduire une charge électrique. (Crédit : Marilyn Sargent/Berkeley Lab)

Des modèles encore plus performants

L’équipe de recherche envisage plusieurs pistes de recherche complémentaires.

« L’une des idées est de concevoir des modèles d’apprentissage automatique qui permettent de mieux comprendre comment la structure des polymères influence leurs performances », a ajouté Zongliang Xie, chercheur postdoctoral au Berkeley Lab.

« Un autre domaine de recherche potentiel consiste à développer des modèles d’IA génératifs qui peuvent être entraînés à concevoir des polymères de haute performance sans avoir à sélectionner une bibliothèque », a dit pour sa part Tianle Yue, étudiant diplômé de l’université du Wisconsin-Madison.

« Notre analyse de l’IA a rapidement identifié certaines variables clés dans les détails de la conception du polymère qui devraient améliorer considérablement les propriétés de blindage de ces membranes en polysulfate. Comme l’indique notre nouvelle étude dans Nature Energy, ces premières prédictions d’apprentissage automatique pour l’amélioration des condensateurs sont confirmées de manière spectaculaire par l’expérience », a conclu M. Sharpless, professeur de chimie W.M. Keck à Scripps Research.

Les échantillons de films minces fabriqués sont mesurés à l'aide d'une jauge d'épaisseur.
Les échantillons de films minces fabriqués sont mesurés à l’aide d’une jauge d’épaisseur. (Crédit : Marilyn Sargent/Berkeley Lab)

La Fonderie moléculaire est une installation de l’Office des sciences du ministère de l’énergie située au Berkeley Lab.

Légende illustration : Zongliang Xie place les condensateurs à film fabriqués dans la machine de pulvérisation ionique pour évaluation. Crédit : Marilyn Sargent/Berkeley Lab

Article : « Machine learning-accelerated discovery of heat-resistant polysulfates for electrostatic energy storage » – s41560-024-01670-z

Source : Berkeley Lab – Traduction Enerzine.com

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Tags: biofilmbiomatériauxbiopolymerecondensateur
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Berkeley Lab (USA)

Berkeley Lab (USA)

Le Berkeley Lab, officiellement nommé Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), est une institution scientifique majeure dont l'histoire commence en 1931 grâce au physicien Ernest O. Lawrence, lauréat du prix Nobel de physique en 1939. Fondé initialement comme Radiation Laboratory sur le campus de l'Université de Californie à Berkeley, le laboratoire s'est ensuite installé sur les collines de Berkeley, surplombant la baie de San Francisco. Le laboratoire doit sa réputation à l'approche novatrice de Lawrence qui a introduit le concept de science multidisciplinaire en équipe, réunissant des experts de différents domaines pour travailler sur des projets complexes. Cette approche reste aujourd'hui un principe directeur de l'institution, qui a vu passer quatorze lauréats du prix Nobel. Le laboratoire est organisé autour de six axes principaux de recherche: Sciences informatiques - Calcul haute performance - Intelligence artificielle Sciences physiques et matériaux - Développement de l'Advanced Light Source (ALS), un synchrotron avec 41 lignes de lumière - Recherche en nanotechnologie via le Molecular Foundry Sciences environnementales et terrestres - Études sur l'efficacité énergétique - Recherches sur le changement climatique Biosciences - Joint Genome Institute (JGI) pour la recherche génomique - Développement de thérapies contre le cancer[2] Technologies énergétiques - Recherche sur les biocarburants via le Joint BioEnergy Institute (JBEI) - Alliance Liquid Sunlight (LiSA) pour la conversion de l'énergie solaire

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