Comment l'IA vient de trouver un nouveau matériau pour batteries

Contrairement à la plupart des autres composants d’un ordinateur ou d’un smartphone, un aspect qui n’a pas beaucoup évolué ces dix dernières années est la batterie. Excepté quelques améliorations au niveau de la vitesse de recharge, aucune grande avancée n’a été constatée. Alors, pourquoi est-ce si difficile d’améliorer les batteries et pourquoi cela pourrait bientôt changer grâce à de nouvelles méthodes pour élaborer des matériaux encore inconnus ? C’est ce à quoi Microsoft, en collaboration avec un laboratoire aux États-Unis, est parvenu.

Comprendre la structure d’une batterie

Pour bien saisir les enjeux, il faut d’abord comprendre ce qu’est une batterie. Une batterie est constituée de deux électrodes, entre lesquelles circule un courant électrique lorsque la batterie est en décharge. Cette circulation des électrons libère de l’énergie, permettant ainsi de faire fonctionner divers appareils comme un ordinateur portable ou un smartphone.

Ce processus implique également une réaction chimique au niveau des électrodes. Si un fil électrique est le seul chemin entre les deux électrodes, l’une accumulerait les électrons tandis que l’autre les perdrait. Pour maintenir un équilibre, un second déplacement est nécessaire, réalisé par l’électrolyte, une substance entre les électrodes permettant le déplacement des ions.

Les problématiques des électrolytes liquides

Dans les batteries lithium-ion courantes, l’électrolyte est généralement liquide. Cependant, ce liquide présente deux inconvénients majeurs : les risques de fuite et la formation de dépôts de lithium sur les électrodes, appelés dendrites, qui peuvent causer des courts-circuits. Par conséquent, des mesures de précaution sont nécessaires, ce qui alourdit les batteries et réduit leur densité énergétique.

Vers des électrolytes solides

Une possibilité de résoudre ces problèmes consiste à utiliser des électrolytes solides. Un électrolyte solide peut augmenter la densité énergétique de la batterie mais présente d’autres défis, notamment la diminution de la conductivité des ions lithium. Microsoft et le laboratoire PNNL travaillent à découvrir un nouveau matériau d’électrolyte solide qui combinerait de bonnes propriétés de conductivité et une densité énergétique élevée.

Les défis de la découverte de nouveaux matériaux

Pour découvrir le bon matériau, les scientifiques utilisent plusieurs méthodes. Classiquement, cela implique de remplacer certains atomes dans des matériaux connus et d’examiner les résultats, un processus extrêmement long. Avec des millions de candidats potentiels, les modèles traditionnels de simulation numérique sont insuffisants.

Utilisation de l’IA pour accélérer les découvertes

Avec environ 32 millions de matériaux potentiels, les chercheurs se sont tournés vers l’IA pour accélérer le processus. Des modèles d’IA permettent de filtrer rapidement les matériaux non pertinents, réduisant ainsi drastiquement le nombre de candidats à tester. Les modèles d’IA, comme « Distributional Graphormer », peuvent générer des formes 3D des matériaux à partir de la composition atomique.

Distributional Graphormer : une IA innovante

« Distributional Graphormer » est un modèle de diffusion pour les matériaux, fonctionnant de manière similaire aux modèles de génération d’images tels que DALL-E ou Stable Diffusion. L’IA est entraînée à déflouter les positions des atomes dans un matériau, permettant ainsi de prédire la forme 3D du matériau et ses propriétés.

Simulations et filtrage des candidats

L’IA peut réduire les 32 millions de matériaux à 800 candidats potentiels en analysant la stabilité et la conductivité des matériaux. Ces 800 candidats sont ensuite soumis à des calculs de physique de haute performance pour affiner encore la sélection. Finalement, 23 matériaux sont retenus, dont 18 inconnus jusqu’alors.

Le matériau final et ses tests

Le matériau le plus prometteur, constitué de sodium, lithium, yttrium et chlore, a été synthétisé et est actuellement en phase de test pour vérifier sa viabilité industrielle. Bien que le matériau soit prometteur, la méthodologie derrière cette découverte constitue l’élément le plus révolutionnaire.

La méthode employée et les outils d’IA utilisés pour cette découverte ouvrent la voie à de nombreuses autres applications potentielles dans le domaine des matériaux et même au-delà. Les bénéfices pourraient être immenses, non seulement pour les batteries, mais également pour la recherche de nouveaux médicaments et bien plus encore.

Pour découvrir Azure Quantum Elements (la technologie de Microsoft qui a trouvé ce nouveau matériau) : http://aka.ms/recherche