Технологические компании решают проблему с электричеством

Одна из величайших задач человечества — это избавиться от зависимости от ископаемого топлива и ускорить прогресс в области возобновляемых источников энергии. Однако, существует множество технических проблем, которые тоже необходимо решить, чтобы эта энергия смогла достичь эффективности углеводородного топлива.

Вдобавок, есть много пространства для улучшения способов получения и хранения возобновляемой энергии.

• Ознакомьтесь с подробным обзором HFTrading от Financebrokerage

Дополнительные проблемы

Одна из проблем состоит в том, чтобы получить солнечную энергию в полдень, на максимальной мощности, а затем использовать ее через двенадцать часов, ночью. То же самое и с ветровой энергией; сила ветра непостоянна. Таким образом, в настоящий момент невозможно производить одинаковое количество электроэнергии в любое время. Текущее хранилище основано на использовании классических литий-ионных аккумуляторов. Если бы им пришлось накапливать запасы электроэнергии всей планеты, то это было бы очень дорого и не имело бы смысла.

Один из способов сохранить эту избыточную энергию — преобразовать ее в другое топливо, такое как водород. Процесс предельно простой. Катализатор соединяет положительный и отрицательный полюса батареи. Его погружают в воду, и в результате получается водород и кислород. Трудность в том, что катализатор или материал, который должен быть помещен между двумя полюсами батареи — это редкие металлы, такие как платина, поэтому производство с методом тоже нецелесообразно.

Задача — найти более эффективные материалы, которые могли бы стать катализатором в процессе производства водорода. Проблема — существуют триллионы возможных атомных взаимодействий между 40 известными металлами. На данный момент в исследовании используются масштабные вычисления в симуляциях с ограниченными возможностями компьютеров. Все же, пока что им удалось «вычеркнуть» всего лишь 0,7% возможных комбинаций.

Исследовательский проект направлен на решение проблемы хранения энергии

В сотрудничестве с известным университетом Карнеги-Меллона и исследовательской группой профессора Захари Улисси Facebook Research запустила базу данных с открытым исходным кодом под названием Open Catalyst 2020. Научное сообщество может участвовать в поисках этого нового катализатора и, таким образом, ускорить поиск. Искусственный интеллект Facebook и его модели машинного обучения позволяют снизить потребность в использовании больших объемов вычислений для моделирования и предоставить доступ к использованию квантовых вычислений.

Хорошая новость в том, что мы все еще успеваем, хотя, на решение уйдут годы.

Предоставление баз данных научного сообщества и моделей искусственного интеллекта для моделирования преследует двойную цель. С одной стороны, больше людей могут помочь решить проблему и найти катализатор. С другой стороны, это делает химическую проблему доступной для экспертов и исследователей моделей машинного обучения. Это решает половину проблемы, улучшая модели симулирования.