Группа учёных из NJIT, возглавляемая профессором Дибакаром Даттой, сделала значительный шаг в разработке альтернатив литий-ионным батареям, используя искусственный интеллект для поиска новых пористых материалов. В опубликованной в журнале Cell Reports Physical Science статье исследователи описали, как генеративные методы ИИ помогли быстро выявить многообещающие материалы, которые могут стать основой мультивалентных батарей, использующих элементы, такие как магний и алюминий. Эти батареи, в отличие от традиционных, способны хранить больше энергии благодаря использованию ионов с несколькими положительными зарядами. Команда разработала инновационный двухуровневый ИИ-подход, который позволяет быстро исследовать тысячи кристаллических структур, открывая новые возможности для синтеза и практического применения. В результате были обнаружены пять новых пористых оксидов, подходящих для эффективного использования в батареях следующего поколения. Датта также отметил, что их метод может быть применим для исследований других передовых материалов в различных областях.