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

NEWS AND EVENTS Technology

Google เผชิญการสอบสวนต่อต้านการผูกขาดในญี่ปุ่น

Google อาจถูกบังคับให้จ่ายค่าปรับหลายพันล้านดอลลาร์ในญี่ปุ่น เมื่อวันที่ 31 ตุลาคม 2566 คณะกรรมการ การแข่งขัน ยุติธรรม ของญี่ปุ่น (JFTC) ได้ประกาศว่า กำลัง สอบสวน Google บริษัทแม่ ของ Alphabet ในข้อหา ละเมิด
AI NEWS AND EVENTS Technology

Meta กับบอทเก็บข้อมูลเว็บ พลังใหม่ที่ช่วยขับเคลื่อนการพัฒนา AI

Meta เปิดตัวบอทใหม่ที่มีความสามารถในการรวบรวมข้อมูลจากเว็บ เพื่อใช้ในการพัฒนา AI และผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้อง Meta บริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่และเป็นเจ้าของแพลตฟอร์มยอดนิยมอย่าง Facebook, Instagram และ WhatsApp กำลังก้าวไปข้างหน้าอย่างสำคัญในด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ด้วยการเปิดตัวบอทใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อการรวบรวมข้อมูลจากเว็บอย่างมีประสิทธิภาพ บอทเหล่านี้ไม่ใช่เพียงแค่เครื่องมือในการรวบรวมข้อมูลทั่วไป แต่ถูกติดตั้งความสามารถขั้นสูงที่ช่วยให้พวกเขารวบรวมข้อมูลจำนวนมากจากทั่วอินเทอร์เน็ต ซึ่งข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการฝึกฝนและปรับปรุงโมเดล AI ของ Meta