Die Pacific Northwest National Laboratory PNNL und Microsoft werden im Rahmen einer mehrjährigen technisch-wissenschaftlichen Zusammenarbeit KI, Cloud und High Performance Computing nutzen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu beschleunigen. Ziel hierbei ist es nach Aussage der Institutionen, beispielsweise bessere Speichermedien für elektrische Energie zu entwickeln und zu vermarkten.
Die dringende Notwendigkeit, die globalen Ziele für saubere Energie zu erreichen, veranlasst Staats- und Regierungschefs der Welt, nach schnelleren Lösungen zu suchen. Um dieser Forderung nachzukommen, hat sich das Pacific Northwest National Laboratory des US-Energieministeriums mit Microsoft zusammengetan, um High-Performance-Computing in der Cloud und fortschrittliche künstliche Intelligenz (KI) zu nutzen, um wissenschaftliche Entdeckungen in einem bisher nicht gezeigten Ausmaß zu beschleunigen. Der Schwerpunkt der Partnerschaft liegt zunächst auf Chemie und Materialwissenschaften – zwei wissenschaftliche Bereiche, die Lösungen für die globale Energieversorgung untermauern.
Die Schnittstelle von KI, Cloud und High-Performance-Computing zusammen mit den Humanwissenschaftlern ist nach Überzeugung von Tony Peurrung, stellvertretender Direktor für Wissenschaft und Technologie des PNNL, der Schlüssel, um den Weg zu aussagekräftigen wissenschaftlichen Ergebnissen zu beschleunigen. Bei der Zusammenarbeit mit Microsoft geht es darum, KI für Wissenschaftler zugänglich zu machen. Die beteiligten Wissenschaftler sehen das Potenzial von KI, ein Material oder einen Ansatz ans Licht zu bringen, der unerwartet oder unkonventionell ist, aber dennoch eine Untersuchung wert ist. Dies ist ein erster Schritt auf einer interessanten Reise, um das Tempo der wissenschaftlichen Entdeckungen zu beschleunigen.
Besonderheit der KI-Entwicklung
Die beiden Unternehmen konzentrieren sich darauf, das zu nutzen, was KI am besten kann: Milliarden von Informationsbits zu erzeugen – mehr, als Menschen aufnehmen können – und schnell Schlussfolgerungen auf der Grundlage ihrer Analyse zu präsentieren. Die Azure Quantum Elements (AQE)-Plattform von Microsoft verwendet fortschrittliche KI-Modelle, die speziell für die Unterstützung von wissenschaftlichen Entdeckungen entwickelt wurden. PNNL-Forschende testen nun seine Fähigkeit, vielversprechende neue Materialien für Energieanwendungen zu identifizieren. Die beiden Organisationen haben sich verpflichtet, fortschrittliche KI-Modelle zu nutzen, um praktikable neue Materialien und Chemikalien zu finden, die erforderlich sind, um Energie nach Bedarf bereitzustellen und gleichzeitig die Ressourcen der Erde für künftige Generationen zu erhalten.
Die beteiligten Forscher und Forscherinnen sind davon überzeugt, am Beginn einer neuen Ära wissenschaftlicher Entdeckungen zu stehen. Mit neuartigen KI- und Hyperscale-Funktionen könne die Forschung beschleunigt und beispielsweise die Entdeckung neuer Moleküle ermöglicht werden. Damit lassen sich einige der drängendsten Probleme unserer Zeit angehen, von sauberer Energie bis hin zur Beseitigung giftiger Chemikalien und darüber hinaus. Der Durchbruch bei der Nutzung von AQE zur Suche nach neuen Batteriematerialien ist nur eines von vielen Beispielen dafür, wie der innovativer Ansatz in der Materialforschung unser tägliches Leben verbessern kann, so Jason Zander, Executive Vice President of Strategic Missions and Technologies bei Microsoft.
Energiespeicherung als Testfall
Die vor kurzem unterzeichnete Vereinbarung zwischen den beiden Organisationen formalisiert die nächste Phase der laufenden Beziehung von PNNL zu Microsoft. In den nächsten Jahren sieht die Partnerschaft zwischen Microsoft und PNNL eine transformative Reise zu bahnbrechenden Durchbrüchen in den Bereichen wissenschaftliche Entdeckungen und nachhaltige Energie vor, bei der modernste Computer- und KI-Technologien genutzt werden. Die Partnerschaft wird zunächst einen Schwerpunkt in den Bereichen Computational Chemistry und Materialwissenschaften haben. Unter anderem untersuch der Materialwissenschaftler Vijay Murugesan und sein Team (Shannon Lee, Dan Thien Nguyen und Ajay Karakoti) neue Batterieelektrolytmaterialien, die in Zusammenarbeit mit Microsoft identifiziert wurden. Im Energy Sciences Center von PNNL werden die neuen Verbindung entwickelt, synthetisiert und getestet. Der gesamte Prozess, vom Erhalt der simulierten Kandidaten bis zur Herstellung einer funktionierenden Batterie, dauerte weniger als neun Monate, ein deutlicher Zeitgewinn im Vergleich zu herkömmlichen Methoden. Um die Verbindung mit veröffentlichten Benchmarks wettbewerbsfähig zu machen, sind zusätzliche Optimierungen erforderlich, und erste Untersuchungen deuten auf neue Wege hin, um die funktionellen Eigenschaften des neuen Materials weiter zu erforschen.
Die PNNL-Materialwissenschaftlerin Shannon Lee mischt Rohstoffe, um einen neuen Festelektrolyten zu synthetisieren, einen der vielversprechenden Kandidaten, die mit KI- und HPC-Tools im Azure Quantum Elements-Dienst vorhergesagt werden (Bild: Dan DeLong/Microsoft)
Wie Brian Abrahamson, Chief Digital Officer von PNNL betont, handelt es sich bei den aufgeführten Ergebnissen der neuen Batterien nur um ein Beispiel – ein Beweis, dass der gewählte Weg erfolgreich ist. Wir haben früh erkannt, dass die Magie hier in der Geschwindigkeit liegt, mit der KI bei der Identifizierung vielversprechender Materialien hilft, und in unserer Fähigkeit, diese Ideen sofort im Labor in die Tat umzusetzen. Wir freuen uns, dies in der Partnerschaft zwischen Microsoft und PNNL auf die nächste Stufe zu heben. Es sei geplant, die Grenzen des Möglichen durch die Verschmelzung von Spitzentechnologie und wissenschaftlicher Expertise zu erweitern.
Bei den ersten Arbeiten wurden mit Hilfe der KI erfolgversprechende Kombinationen chemischer Elemente für den Anwendungsfall als Stromspeicher ermittelt. Der Algorithmus wählte daraus mehr als 32 Millionen Kandidaten aus und ein weiteres KI-System ermittelte daraus jene, die unter natürlichen Bedingungen stabile Konfigurationen bilden. Ein drittes System wiederum filterte daraus diejenigen heraus, die aufgrund ihrer Reaktivität und Ionenleitfähigkeit als Batteriematerial geeignet sein sollten, wodurch sich die Zahl der Varianten auf etwa 800 Substanzen verringerte. Schließlich kamen klassische Hochleistungsrechner zum Einsatz für Simulationen, wodurch die Liste auf 150 Verbindungen schrumpfte. In einem weiteren Schritt wurden Verfügbarkeit, Kosten und weitere wichtige Parameter in die Prüfung mit einbezogen. Danach standen noch 23 Stoffe zur Auswahl, fünf davon waren bereits bekannt. In dieser Auswahl für die praktischen Untersuchungen in Batterien befinden sich Stoffe, die zum Beispiel geringere Anteile an Lithium aufweisen, was sich als Vorteil aufgrund der stetig steigenden Kosten bei gleichzeitiger Knappheit erweisen kann.
Über PNNL
Das Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) nutzt seine herausragenden Stärken in den Bereichen Chemie, Geowissenschaften, Biologie und Datenwissenschaft, um wissenschaftliche Erkenntnisse voranzutreiben und Herausforderungen in den Bereichen nachhaltige Energie und nationale Sicherheit anzugehen. PNNL wurde 1965 gegründet und wird von Battelle für das Office of Science des Energieministeriums betrieben, dem größten Einzelunterstützer der Grundlagenforschung in den Naturwissenschaften in den Vereinigten Staaten.
- https://energy.gov/science
Text zum Titelbild: Proben des neuen Festelektrolyten, der von den KI- und HPC-Tools von Microsoft entdeckt wurde; Festkörperelektrolyte werden als sicherer im Vergleich zu flüssigen eingestuft (Bild: Dan DeLong/Microsoft)
