{"id":441172,"date":"2024-01-13T16:54:36","date_gmt":"2024-01-13T15:54:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.eenewseurope.com\/?p=441172"},"modified":"2024-01-13T16:54:36","modified_gmt":"2024-01-13T15:54:36","slug":"un-electrolyte-a-letat-solide-permet-de-creer-des-batteries-na-et-li","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/un-electrolyte-a-letat-solide-permet-de-creer-des-batteries-na-et-li\/","title":{"rendered":"Un \u00e9lectrolyte \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide permet de cr\u00e9er des batteries Na et Li"},"content":{"rendered":"<h3>Des chercheurs am\u00e9ricains ont utilis\u00e9 l&rsquo;intelligence artificielle pour mettre au point un \u00e9lectrolyte pour les piles \u00e0 semiconducteurs qui permet d&rsquo;utiliser \u00e0 la fois du sodium et du lithium, ce qui r\u00e9duit la d\u00e9pendance \u00e0 l&rsquo;\u00e9gard du lithium.<\/h3>\n<p>Le mat\u00e9riau de batterie \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide mis au point au Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) est le fruit d&rsquo;une collaboration utilisant Azure Quantum Elements de Microsoft pour r\u00e9duire les quelques 32 millions de mat\u00e9riaux inorganiques potentiels \u00e0 18 candidats prometteurs susceptibles d&rsquo;\u00eatre utilis\u00e9s dans le d\u00e9veloppement de batteries en seulement 80 heures.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/ai-recommendation-engine-slashes-battery-test-requirements\/\">Le moteur de recommandation de l&rsquo;IA r\u00e9duit le temps de test des batteries<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/dual-ai-boost-for-solid-state-battery-material-development\/\">Un double coup de pouce de l&rsquo;IA pour le d\u00e9veloppement de mat\u00e9riaux pour batteries \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>On pensait que les ions sodium et les ions lithium ne pouvaient pas \u00eatre utilis\u00e9s ensemble dans un syst\u00e8me d&rsquo;\u00e9lectrolyte \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide parce qu&rsquo;ils sont charg\u00e9s de mani\u00e8re similaire mais ont des tailles diff\u00e9rentes, explique le PNNL. On supposait \u00e9galement que le cadre structurel d&rsquo;un mat\u00e9riau \u00e9lectrolytique \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide ne pouvait pas supporter le mouvement de deux ions diff\u00e9rents. Mais apr\u00e8s les essais, \u00ab\u00a0nous avons constat\u00e9 que les ions sodium et lithium semblent s&rsquo;entraider\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Vijay Murugesan, chef du groupe des sciences des mat\u00e9riaux au PNNL.<\/p>\n<p>Le nouveau mat\u00e9riau pr\u00e9sente un avantage : sa structure mol\u00e9culaire comporte naturellement des canaux int\u00e9gr\u00e9s qui aident les deux ions \u00e0 se d\u00e9placer dans l&rsquo;\u00e9lectrolyte. Il a \u00e9t\u00e9 synth\u00e9tis\u00e9 avec succ\u00e8s et transform\u00e9 en prototypes de piles fonctionnelles qui seront soumises \u00e0 de nombreux tests en laboratoire.<\/p>\n<p>Les chercheurs du laboratoire national d&rsquo;Argonne ont d\u00e9j\u00e0 utilis\u00e9 une combinaison de cathode de sodium et de lithium pour la batterie Ultium de General Motors, mais avec un \u00e9lectrolyte liquide.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/cathode-innovation-makes-sodium-ion-battery-an-attractive-option-for-electric-vehicles\/\">L&rsquo;innovation en mati\u00e8re de cathode fait des batteries sodium-ion une option attrayante<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/acculon-starts-production-of-sodium-ion-battery-cells-and-packs\/\">Acculon lance la production de cellules de batteries sodium-ion<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>M. Murugesan envisage le d\u00e9veloppement d&rsquo;un jumeau num\u00e9rique pour la chimie ou les mat\u00e9riaux, \u00ab\u00a0de sorte qu&rsquo;il ne soit pas n\u00e9cessaire d&rsquo;aller dans un laboratoire, d&rsquo;assembler ce mat\u00e9riau, de fabriquer une batterie et de la tester. Vous pouvez dire \u00ab\u00a0voici mon anode, voici ma cathode, voici l&rsquo;\u00e9lectrolyte et voici la tension que je vais appliquer\u00a0\u00bb, et le syst\u00e8me peut alors pr\u00e9dire comment tout fonctionnera ensemble. M\u00eame des d\u00e9tails comme, apr\u00e8s 10 000 cycles et cinq ans d&rsquo;utilisation, la performance du mat\u00e9riau sera comme ceci\u00a0\u00bb.<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/new-ionq-quantum-computer-coming-to-microsoft-azure\/\">Le nouvel ordinateur quantique IonQ arrive sur Microsoft Azure<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.eenewseurope.com\/en\/microsoft-teams-with-photonic-in-100m-quantum-computing-deal\/\">Microsoft s&rsquo;associe \u00e0 Photonic pour un accord quantique de 100 millions de dollars<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>Pour identifier le mat\u00e9riau de l&rsquo;\u00e9lectrolyte de la batterie \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat solide, Microsoft a d&rsquo;abord entra\u00een\u00e9 diff\u00e9rents syst\u00e8mes d&rsquo;intelligence artificielle \u00e0 effectuer des \u00e9valuations sophistiqu\u00e9es de tous les \u00e9l\u00e9ments utilisables et \u00e0 sugg\u00e9rer des combinaisons. L&rsquo;algorithme a propos\u00e9 32 millions de candidats, ce qui revient \u00e0 trouver une aiguille dans une botte de foin. Ensuite, le syst\u00e8me d&rsquo;intelligence artificielle a trouv\u00e9 tous les mat\u00e9riaux stables. Un autre outil d&rsquo;IA a filtr\u00e9 les mol\u00e9cules candidates sur la base de leur r\u00e9activit\u00e9, et un autre sur la base de leur potentiel \u00e0 conduire l&rsquo;\u00e9nergie.<\/p>\n<p>Azure Quantum Elements propose un syst\u00e8me d&rsquo;informatique en nuage con\u00e7u pour la recherche en chimie et en science des mat\u00e9riaux, dans la perspective d&rsquo;une \u00e9ventuelle informatique quantique, et travaille d\u00e9j\u00e0 sur ce type de mod\u00e8les, d&rsquo;outils et de flux de travail. Ces mod\u00e8les seront am\u00e9lior\u00e9s pour les futurs ordinateurs quantiques, mais ils s&rsquo;av\u00e8rent d\u00e9j\u00e0 utiles pour faire progresser la d\u00e9couverte scientifique \u00e0 l&rsquo;aide d&rsquo;ordinateurs traditionnels.<\/p>\n<p>\u00ab\u00a0\u00c0 chaque \u00e9tape de la simulation o\u00f9 je devais effectuer un calcul de chimie quantique, j&rsquo;appelle le mod\u00e8le d&rsquo;apprentissage automatique. J&rsquo;obtiens donc toujours les informations et les observations d\u00e9taill\u00e9es qui d\u00e9coulent de l&rsquo;ex\u00e9cution de la simulation, mais celle-ci peut \u00eatre jusqu&rsquo;\u00e0 un demi-million de fois plus rapide\u00a0\u00bb, explique Nathan Baker, chef de produit pour Azure Quantum Elements.<\/p>\n<p>La s\u00e9rie de filtres suivante a utilis\u00e9 le calcul haute performance, qui offre une grande pr\u00e9cision mais utilise beaucoup de puissance de calcul. Il s&rsquo;agit donc d&rsquo;un bon outil pour un ensemble plus restreint de mat\u00e9riaux candidats. La premi\u00e8re v\u00e9rification HPC a utilis\u00e9 la th\u00e9orie de la fonctionnelle de la densit\u00e9 pour calculer l&rsquo;\u00e9nergie de chaque mat\u00e9riau par rapport \u00e0 tous les autres \u00e9tats dans lesquels il pourrait se trouver. Puis sont apparues les simulations de dynamique mol\u00e9culaire qui combinent l&rsquo;IA et le HPC pour analyser les mouvements des atomes et des mol\u00e9cules \u00e0 l&rsquo;int\u00e9rieur de chaque mat\u00e9riau.<\/p>\n<p>Ce processus a permis de r\u00e9duire la liste \u00e0 150 candidats. Enfin, les scientifiques de Microsoft ont utilis\u00e9 le calcul intensif pour \u00e9valuer l&rsquo;aspect pratique de chaque mat\u00e9riau (disponibilit\u00e9, co\u00fbt, etc.) afin de r\u00e9duire la liste \u00e0 23, dont cinq \u00e9taient d\u00e9j\u00e0 connus.<\/p>\n<p><a href=\"http:\/\/www.pnnl.gov\">www.pnnl.gov<\/a><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Des chercheurs am\u00e9ricains ont utilis\u00e9 l&rsquo;intelligence artificielle pour mettre au point un \u00e9lectrolyte pour les piles \u00e0 semiconducteurs qui permet d&rsquo;utiliser \u00e0 la fois du sodium et du lithium, ce qui r\u00e9duit la d\u00e9pendance \u00e0 l&rsquo;\u00e9gard du lithium. 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