32 သန်းနဲ့ချီတဲ့ ဖြစ်နိုင်ချေတွေထဲကနေ အသုံးဝင်မယ့် ဘက်ထရီပစ္စည်းတစ်ခုကို နာရီ 80 အတွင်း ရှာတွေ့နိုင်တယ်ဆိုရင် ဘယ်လောက်အံ့သြစရာကောင်းမလဲ။ Microsoft သုတေသီတွေက 2023 မှာ ဒီလို မယုံနိုင်စရာ အောင်မြင်မှုကို ရရှိခဲ့ပါတယ်။

သူတို့ရှာတွေ့ခဲ့တဲ့ NaxLi3−xYCl6 ဆိုတဲ့ ပစ္စည်းအသစ်က အခုလက်ရှိသုံးနေတဲ့ ဘက်ထရီတွေထက် lithium 70% လျှော့သုံးနိုင်ပြီး၊ Pacific Northwest National Laboratory မှာ မကြာမီ လက်တွေ့စမ်းသပ်တော့မှာပါ။ ဒါဟာ AI နည်းပညာက ဖန်တီးပေးတဲ့ အနာဂတ်ဘက်ထရီတွေထဲက ပထမဆုံးသော နမူနာတစ်ခုပဲ ဖြစ်ပါတယ်။

Microsoft ရဲ့ Nathan Baker က "ကျွန်တော်တို့ရဲ့ AI မော်ဒယ်က နှစ်တွေကြာမယ့်အလုပ်ကို နာရီပိုင်းအတွင်း လုပ်ပြနိုင်တယ်" လို့ ဂုဏ်ယူစွာ ပြောပါတယ်။ M3GNet framework ဆိုတဲ့ သူတို့ရဲ့ AI စနစ်က molecular dynamics ကို အရှိန်မြှင့်ပေးပြီး၊ ပစ္စည်းတွေရဲ့ အနုမြူဆိုင်ရာ ဂုဏ်သတ္တိတွေကို လျင်မြန်စွာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါတယ်။

New Jersey Institute of Technology မှ ပါမောက္ခ Dibakar Datta ကတော့ "ကျွန်တော်တို့က AI ကို ပစ္စည်းသိပ္ပံပညာရှင်အဖြစ် လေ့ကျင့်ပေးနေတာပါ" လို့ ရှင်းပြပါတယ်။ သူ့အဖွဲ့က multivalent battery ဆိုတဲ့ အဆင့်မြင့်နည်းပညာကို တီထွင်နေပြီး၊ ဒါက ယခုဘက်ထရီတွေထက် စွမ်းအင်သိုလှောင်မှု အဆမတန်များပါတယ်။

IBM ကလည်း နောက်မကျပါဘူး။ သူတို့က ဓာတုပစ္စည်း ဘီလီယံနဲ့ချီပြီး လေ့ကျင့်ထားတဲ့ AI မော်ဒယ်တွေ တီထွင်ထားပါတယ်။ Young-Hye Na က "ကျွန်တော်တို့ရဲ့ AI က ဓာတုဗေဒရဲ့ ဘာသာစကားကို နားလည်ပါတယ်" လို့ ပြောပါတယ်။ IBM က အမည်မဖော်လိုတဲ့ လျှပ်စစ်ကားကုမ္ပဏီတစ်ခုနဲ့ ပူးပေါင်းပြီး မြင့်မားတဲ့ voltage ဘက်ထရီတွေအတွက် electrolyte အသစ်တွေ ဒီဇိုင်းဆွဲနေပါပြီ။

ပိုစိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတာက IBM က digital twin နည်းပညာကို သုံးပြီး ဘက်ထရီတွေရဲ့ အသက်တာကို ခန့်မှန်းနိုင်ပါတယ်။ Sphere Energy နဲ့ ပူးပေါင်းထားတဲ့ ဒီစနစ်က power cycle 50 ပဲ စမ်းသပ်ပြီး ဘက်ထရီတစ်လုံးရဲ့ တစ်သက်တာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို တိကျစွာ ခန့်မှန်းပေးနိုင်ပါတယ်။

အနာဂတ်မှာတော့ quantum computing က ဒီနယ်ပယ်ကို လုံးဝပြောင်းလဲပစ်မှာပါ။ Baker က "Quantum က ရှုပ်ထွေးတဲ့ molecule တွေကို တိကျစွာ မော်ဒယ်လုပ်နိုင်မယ်။ ဒါက ML မော်ဒယ်တွေအတွက် ပိုတိကျတဲ့ data တွေ ရရှိစေမှာပါ" လို့ အနာဂတ်အလားအလာကို ပြောပြပါတယ်။

ဒီတော်လှန်ရေးက ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ဖုန်းတွေ၊ လျှပ်စစ်ကားတွေ၊ စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုစနစ်တွေကို အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲပစ်မှာပါ။ AI နဲ့ လူ့ဉာဏ်ပညာ ပေါင်းစပ်မှုက မဖြစ်နိုင်ယူဆရတဲ့ အရာတွေကို ဖြစ်နိုင်စေနေပြီး၊ သန်းနဲ့ချီတဲ့ ဖြစ်နိုင်ချေတွေထဲက အကောင်းဆုံးကို နာရီပိုင်းအတွင်း ရှာတွေ့နိုင်နေပါပြီ။