AI Green & Carbon Technology NEWS AND EVENTS Physical Theories | ฟิสิกส์ Technology

Supercharge Battery Tech เมื่อ AI ถอดรหัสผลึกที่มนุษย์งงมานานศตวรรษ

ปัญญาประดิษฐ์ไขปริศนาโครงสร้างผลึกที่มนุษย์งงมานาน 100 ปี จุดเริ่มต้นของแบตเตอรี่พลังสูงยุคใหม่

ในโลกของวิทยาศาสตร์ วัสดุที่ดูธรรมดาอย่างผลึกบางชนิด อาจซ่อนความลับที่ยิ่งใหญ่ไว้ภายใน และบางครั้งปริศนาเหล่านั้นก็ซับซ้อนเกินกว่าที่นักวิทยาศาสตร์จะคลี่คลายได้ด้วยสมองมนุษย์เพียงอย่างเดียว ล่าสุดทีมนักวิจัยจาก Columbia Engineering ได้สร้างจุดเปลี่ยนสำคัญ เมื่อปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถถอดรหัสโครงสร้างผลึกลึกลับที่ไม่สามารถระบุชัดเจนได้มากว่า 100 ปี เปิดทางให้โลกเข้าสู่ยุคใหม่ของวัสดุแบตเตอรี่ที่ทรงประสิทธิภาพ

โครงสร้างผลึกที่ซ่อนปริศนา ปัญหาที่มนุษย์ยังไม่อาจไข

ย้อนกลับไปในช่วงต้นศตวรรษที่ 20 นักเคมีได้สังเกตเห็นว่า บางวัสดุมีลักษณะโครงสร้างผลึกที่ไม่สอดคล้องกับโมเดลมาตรฐานที่มีอยู่ในขณะนั้น เช่น การจัดเรียงอะตอมที่ไม่สามารถแสดงออกด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มนุษย์พัฒนาไว้ สิ่งเหล่านี้ถูกเรียกว่า “โครงสร้างที่ไม่สามารถระบุได้” หรือ “unidentified crystal structures” ซึ่งสร้างความสับสนให้กับนักวิทยาศาสตร์มาหลายรุ่น

แม้ว่าจะมีเครื่องมือที่ก้าวหน้าขึ้น เช่น X-ray diffraction หรือเทคนิคทางควอนตัมเคมี แต่ความซับซ้อนของผลึกบางชนิดก็ยังเกินความสามารถของมนุษย์ที่จะถอดรหัสได้อย่างสมบูรณ์

เมื่อ AI เข้ามา เปลี่ยนเกมการวิเคราะห์โครงสร้างวัสดุ

ทีมนักวิจัยจาก Columbia Engineering ได้นำเอา AI รุ่นใหม่ที่พัฒนาขึ้นเองมาต่อยอดจากแนวคิดของ Deep Learning และ Reinforcement Learning เพื่อให้มันสามารถเรียนรู้รูปแบบโครงสร้างที่ “ดูเหมือนไม่มีรูปแบบ” ได้ โดยอาศัยการป้อนข้อมูลจากโครงสร้างผลึกจริงหลายหมื่นแบบเข้าสู่ระบบ เพื่อฝึกให้ AI รู้จักลักษณะของการเรียงตัวของอะตอมในรูปแบบต่าง ๆ

AI ที่ใช้งานนี้ไม่ได้แค่จับแพทเทิร์นทั่วไป แต่สามารถสร้างแบบจำลองโครงสร้างที่ซ่อนอยู่ลึกในข้อมูล raw data ของการทดลองได้ จนสามารถระบุได้ว่า วัสดุลึกลับที่นักวิทยาศาสตร์งุนงงมานานนั้น มีโครงสร้างผลึกแบบใด และสัมพันธ์กับคุณสมบัติของวัสดุในระดับโมเลกุลอย่างไร

ความก้าวหน้าในแบตเตอรี่ จุดเปลี่ยนที่แท้จริง

หนึ่งในสิ่งที่น่าตื่นเต้นที่สุดจากการค้นพบนี้คือ ศักยภาพในการประยุกต์ใช้กับ วัสดุสำหรับแบตเตอรี่ลิเธียมยุคใหม่ ซึ่งต้องการวัสดุที่มีการนำไฟฟ้าสูง ทนทาน และไม่ไวต่อปฏิกิริยาเคมีที่เสื่อมประสิทธิภาพเร็วเกินไป

วัสดุที่เคยเข้าใจผิดว่าไม่มีศักยภาพ กลับถูกค้นพบว่ามีคุณสมบัติเฉพาะตัว เช่น ความสามารถในการกักเก็บประจุไฟฟ้าในระดับนาโน หรือการจัดเรียงที่เสถียรแม้จะเกิดการชาร์จ-ดิสชาร์จซ้ำ ๆ นับร้อยรอบ ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดเป็นแบตเตอรี่รุ่นใหม่ที่มีความจุมากขึ้น น้ำหนักเบาลง และปลอดภัยกว่าเดิม

ความหมายที่ลึกซึ้งกว่าวัสดุศาสตร์ AI กำลังขยายขอบเขตของมนุษย์

การที่ AI สามารถระบุโครงสร้างที่ซับซ้อนและไม่มีคำอธิบายจากมนุษย์ได้ แสดงให้เห็นว่าเครื่องมืออัจฉริยะเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียง “ผู้ช่วย” แต่เป็น “ผู้สำรวจแนวคิดใหม่” ที่มนุษย์อาจมองไม่เห็นมาก่อน และอาจกำลังกลายเป็นส่วนหนึ่งของการค้นพบระดับโลกในอนาคตอีกมากมาย

Columbia Engineering กล่าวว่า วิธีการที่ AI ใช้สามารถนำไปใช้กับการศึกษาวัสดุอื่น ๆ ได้อีกจำนวนมาก เช่น เซรามิก โลหะผสม และวัสดุที่มีคุณสมบัติพิเศษในด้านแม่เหล็กหรืออิเล็กทรอนิกส์

ปริศนา 100 ปีที่ไม่ใช่แค่เรื่องในห้องแล็บ

การแก้ปัญหาในระดับโครงสร้างผลึกไม่ได้เป็นเพียงการขยายองค์ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ แต่ยังเป็นการเปิดโอกาสให้ ธุรกิจพลังงานสะอาด การขนส่งอัจฉริยะ และอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์ ได้วัสดุรุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นในต้นทุนที่ลดลงอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น หากวัสดุใหม่นี้ถูกนำไปใช้จริงในเซลล์แบตเตอรี่ของรถยนต์ไฟฟ้า มันอาจเพิ่มระยะทางต่อการชาร์จได้อีกหลายร้อยกิโลเมตร หรือช่วยลดเวลาการชาร์จลงครึ่งหนึ่ง

บทเรียนที่มนุษย์ได้รับจาก AI

สิ่งที่น่าสนใจไม่แพ้ความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ก็คือ บทเรียนที่มนุษย์ได้เรียนรู้จาก AI ในครั้งนี้ คือการยอมรับว่าไม่ใช่ทุกอย่างที่สมองมนุษย์จะเข้าใจได้ในทันที การเปิดใจให้กับเทคโนโลยีเรียนรู้แทนเราในบางมุม อาจทำให้เราเดินหน้าเร็วขึ้นในเส้นทางแห่งการค้นพบ

สู่อนาคตของวัสดุศาสตร์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การประยุกต์ใช้ AI กับวัสดุศาสตร์ (Materials Informatics) กำลังกลายเป็นสาขาที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกของวิทยาศาสตร์ เพราะการทดสอบวัสดุใหม่ด้วยวิธีทดลองจริงมีต้นทุนสูงและใช้เวลานานมาก ขณะที่ AI สามารถจำลองและประเมินผลได้ในระดับที่ละเอียดเกินกว่าที่ห้องแล็บทั่วไปจะทำได้

Columbia Engineering คาดการณ์ว่า ในอีกไม่เกิน 10 ปีข้างหน้า เราอาจสามารถพัฒนาวัสดุแบตเตอรี่ที่มีพลังงานมากกว่าปัจจุบันถึง 5 เท่า โดยใช้ต้นทุนเพียงครึ่งเดียว — และทั้งหมดนี้เริ่มต้นจากการเข้าใจผลึกหนึ่งเดียว ที่มนุษย์เข้าใจผิดมานานเป็นศตวรรษ

คุณคิดว่า AI ควรเข้ามามีบทบาทมากแค่ไหนในงานวิทยาศาสตร์ของมนุษย์?
แสดงความคิดเห็นของคุณใต้บทความนี้ หรือแชร์บทความให้เพื่อนร่วมงาน นักวิทยาศาสตร์ และผู้สนใจเทคโนโลยี เพื่อร่วมกันขับเคลื่อนความเข้าใจในนวัตกรรมที่กำลังเปลี่ยนโลกอย่างแท้จริง

หากคุณต้องการรับบทความแบบนี้ทุกสัปดาห์ สมัครรับข่าวสารจากเราได้ฟรี พร้อมบทวิเคราะห์เจาะลึกสาย AI และเทคโนโลยีทันสมัย

Loading...
Post ID: 28083 | TTT-WEBSITE | AFRA APACHE

Recommended For You

Green & Carbon Technology NEWS AND EVENTS Protect Website Security Technology

เพิ่มประสิทธิภาพ Data Center ด้วยระบบความปลอดภัยทางกายภาพที่ล้ำสมัย

ความสำคัญของความปลอดภัยทางกายภาพใน Data Center ท่ามกลางภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่เปลี่ยนแปลง ในยุคที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่ามากที่สุด การปกป้องศูนย์ข้อมูล (Data Center) กลายเป็นเรื่องที่สำคัญยิ่ง ไม่เพียงแต่ในแง่ของระบบดิจิทัลและไซเบอร์ซีเคียวริตี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงความปลอดภัยทางกายภาพ (Physical Security) ซึ่งมักถูกมองข้าม แม้ว่าภัยคุกคามในปัจจุบันจะมีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา แต่การสร้างมาตรการป้องกันที่เหมาะสมสามารถช่วยลดความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำไมความปลอดภัยทางกายภาพถึงสำคัญ? Data Center เป็นศูนย์รวมของเซิร์ฟเวอร์และโครงสร้างพื้นฐานไอทีที่สำคัญที่สุดในโลก
AI NEWS AND EVENTS Technology

Nvidia บุกเบิกยุคใหม่! ทดลองใช้ AI เป็น CEO ร่วมบริหาร

Nvidia บริษัทเทคโนโลยีชั้นนำผู้ผลิตชิปประมวลผลกราฟิกและ AI กำลังก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของการบริหารองค์กรด้วยการ “ทดลอง” ใช้ AI เข้ามาเป็น CEO ร่วมบริหารกับ Jensen Huang CEO คนปัจจุบัน Jensen Huang มองการณ์ไกลว่า AI จะมีบทบาทสำคัญในอนาคตของ Nvidia