Des batteries en un temps record : le pari IA de Microsoft

Des batteries en un temps record : le pari IA de Microsoft

Un partenariat entre le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) et Microsoft se veut être un catalyseur potentiel de progrès scientifiques. Ainsi, en exploitant la puissance du calcul haute performance dans le cloud et de l’intelligence artificielle avancée, cette collaboration vise à transformer la recherche en chimie et science des matériaux, deux domaines clés pour relever les défis énergétiques mondiaux.

Le Pacific Northwest National Laboratory (PNNL), sous l’égide de son directeur adjoint pour la Science et la Technologie, Tony Peurrung, s’associe à Microsoft pour rendre l’intelligence artificielle (IA) plus accessible aux scientifiques.

Cette initiative vise à exploiter l’IA pour identifier des matériaux ou des approches inédites, susceptibles de mener à des découvertes significatives. L’objectif est d’accélérer le rythme de la découverte scientifique en combinant l’expertise humaine avec les outils technologiques les plus avancés.

Quelle est la spécificité de ce développement en IA?

Le PNNL et Microsoft se concentrent sur l’exploitation optimale de l’IA, capable de synthétiser des milliards de données et de présenter rapidement des conclusions analytiques.

La plateforme Azure Quantum Elements de Microsoft utilise des modèles d’IA avancés conçus pour faciliter la découverte scientifique. Les chercheurs du PNNL testent actuellement sa capacité à identifier de nouveaux matériaux prometteurs pour des applications énergétiques. Les deux organisations s’engagent à utiliser ces modèles d’IA pour découvrir de nouveaux matériaux et chimies nécessaires à une énergie durable.

Jason Zander, Vice-président exécutif des Missions Stratégiques et des Technologies chez Microsoft, souligne l’aube d’une nouvelle ère de découvertes scientifiques grâce à l’IA et aux capacités hyperscalaires, accélérant la recherche et la découverte de nouvelles molécules pour répondre aux enjeux urgents, de l’énergie propre à l’élimination des produits chimiques toxiques.

Le stockage d’énergie comme cas d’étude

L’accord récemment conclu entre les deux entités formalise la prochaine phase de la relation entre le PNNL et Microsoft. Dans les années à venir, ce partenariat envisage des avancées pionnières dans la découverte scientifique et l’énergie durable, en s’appuyant sur des technologies de pointe en informatique et en IA pour relever certains des défis les plus pressants du monde.

Des scientifiques du PNNL, comme Vijay Murugesan, Shannon Lee, Dan Thien Nguyen et Ajay Karakoti, ont synthétisé et testé un nouveau composé dans le Centre des Sciences de l’Énergie du PNNL.

Vijay Murugesan, spécialiste des matériaux, et son équipe étudient de nouveaux matériaux électrolytes pour batteries, identifiés dans le cadre d’une collaboration avec Microsoft. Crédit : Andrea Starr | Pacific Northwest National Laboratory

Le processus complet, de la réception des candidats simulés à la production d’une batterie fonctionnelle, a pris moins de neuf mois, un temps record par rapport aux méthodes traditionnelles. Pour rendre le composé compétitif, des optimisations supplémentaires sont nécessaires, et les premières investigations suggèrent de nouvelles voies pour explorer les propriétés fonctionnelles du nouveau matériau.

En synthèse

Le partenariat entre Microsoft et le PNNL représente une étape prometteuse dans l’utilisation de l’IA pour accélérer la découverte de matériaux innovants. L’accent mis sur la vitesse de l’IA dans l’identification de matériaux prometteurs et la capacité de les tester rapidement en laboratoire ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche scientifique et la création de solutions énergétiques durables.

Pour une meilleure compréhension

Quels sont les domaines d’intérêt de ce partenariat entre le PNNL et Microsoft?

La chimie et la science des matériaux sont les domaines d’intérêt principaux, avec un accent sur la découverte de solutions pour les défis énergétiques mondiaux.

Comment l’IA peut-elle accélérer la découverte scientifique?

L’IA est capable de traiter et d’analyser des quantités massives de données bien au-delà des capacités humaines, permettant ainsi d’identifier rapidement des matériaux et des approches prometteurs.

Quel est l’objectif de l’utilisation des modèles d’IA avancés dans ce partenariat?

L’objectif est de trouver de nouveaux matériaux viables et les chimies nécessaires pour fournir de l’énergie à la demande tout en préservant les ressources de la Terre.

Quels résultats ont été obtenus jusqu’à présent dans le cadre de ce partenariat?

Le partenariat a déjà abouti à la découverte de nouveaux matériaux pour les batteries, avec un processus de développement significativement accéléré.

Quelles sont les prochaines étapes envisagées dans ce partenariat?

Les prochaines étapes incluent l’optimisation des matériaux découverts et l’exploration de nouvelles voies pour améliorer leurs propriétés fonctionnelles.

Références

Source : PNNL

[ Rédaction ]

         

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