AI vừa tìm ra tương lai của pin – và đó không phải là lithium
Theo Viện Công nghệ New Jersey (NJIT), 05/08/2025
AI vừa giúp các nhà khoa học phát hiện ra 5 loại vật liệu mới có thể vượt trội hơn lithium trong pin tương lai, mở ra cơ hội lưu trữ năng lượng rẻ hơn, an toàn hơn và mạnh mẽ hơn nhờ sử dụng các nguyên tố như magie và kẽm.
Giải quyết bài toán pin lithium-ion
Các nhà nghiên cứu tại NJIT đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết thách thức lớn trong tương lai lưu trữ năng lượng: tìm ra giải pháp thay thế pin lithium-ion vừa chi phí thấp, vừa thân thiện môi trường.
Trong nghiên cứu đăng trên tạp chí Cell Reports Physical Science, nhóm nghiên cứu do Giáo sư Dibakar Datta dẫn dắt đã sử dụng AI sinh tạo (generative AI) để nhanh chóng xác định các vật liệu xốp mới, có khả năng cách mạng hóa sự phát triển của pin đa hóa trị (multivalent-ion).
Khác với pin lithium-ion đang chịu áp lực về nguồn cung và tính bền vững, pin đa hóa trị sử dụng các nguyên tố phổ biến hơn như magie, canxi, nhôm và kẽm, hứa hẹn trở thành hướng đi khả thi và kinh tế hơn trong tương lai.
Vì sao pin đa hóa trị là tương lai?
Pin đa hóa trị sử dụng ion mang hai hoặc ba điện tích dương thay vì một như lithium-ion, cho phép lưu trữ nhiều năng lượng hơn.
Tuy nhiên, kích thước lớn và điện tích mạnh của các ion này khiến chúng khó di chuyển trong vật liệu pin thông thường. Cách tiếp cận dựa trên AI của nhóm NJIT được thiết kế để khắc phục rào cản này, giúp phát hiện ra các vật liệu phù hợp hơn để dẫn truyền các ion đa hóa trị.
AI sinh tạo mở ra đột phá mới
“Thách thức lớn không phải thiếu ý tưởng về hóa học pin, mà là không thể thử nghiệm hàng triệu tổ hợp vật liệu,” Datta chia sẻ.
“Chúng tôi sử dụng AI sinh tạo để lọc nhanh trong khối lượng khổng lồ này và tìm ra các cấu trúc thực sự khả thi cho pin đa hóa trị.”
Cách tiếp cận này cho phép khám phá hàng nghìn ứng viên tiềm năng nhanh chóng, tăng tốc đáng kể quá trình tìm kiếm giải pháp thay thế bền vững cho lithium-ion.
Sức mạnh AI kép: CDVAE và LLM
Để đạt được điều này, nhóm nghiên cứu đã phát triển phương pháp AI kép:
-
Crystal Diffusion Variational Autoencoder (CDVAE): được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn về cấu trúc tinh thể, cho phép đề xuất vật liệu hoàn toàn mới.
-
Large Language Model (LLM): được tinh chỉnh để xác định các vật liệu gần trạng thái ổn định nhiệt động lực, quan trọng cho tổng hợp thực nghiệm.
Khám phá 5 cấu trúc đột phá
Nhờ AI, nhóm đã phát hiện 5 cấu trúc oxit kim loại chuyển tiếp dạng xốp hoàn toàn mới, với:
-
Kênh dẫn lớn và mở → giúp ion đa hóa trị di chuyển nhanh và an toàn.
-
Khả năng lưu trữ năng lượng cao → tiềm năng tạo ra thế hệ pin mới.
Các cấu trúc này đã được mô phỏng cơ học lượng tử và kiểm tra độ ổn định, cho thấy khả năng tổng hợp trong thực tế và ứng dụng thương mại cao.
Hơn cả pin – Cách mạng vật liệu quy mô lớn
Datta nhấn mạnh:
“Đây không chỉ là khám phá vật liệu pin mới, mà còn là thiết lập phương pháp khám phá vật liệu tiên tiến nhanh và mở rộng, áp dụng cho cả điện tử và công nghệ năng lượng sạch mà không cần thử nghiệm thủ công phức tạp.”
Trong bước tiếp theo, nhóm nghiên cứu sẽ hợp tác với các phòng thí nghiệm thực nghiệm để tổng hợp và thử nghiệm các vật liệu do AI thiết kế, đưa công nghệ tiến gần hơn đến pin đa hóa trị khả thi thương mại.
Tham khảo: “Generative AI for discovering porous oxide materials for next-generation energy storage” – Joy Datta, Amruth Nadimpally, Nikhil Koratkar và Dibakar Datta, 26/06/2025, Cell Reports Physical Science.
DOI: 10.1016/j.xcrp.2025.102665
