Egyáltalán nem meglepő módon a mesterséges intelligencia segítségével oldják meg a problémát. A cél a kritikus nyersanyagok 80 százalékos tisztaságú visszanyerése.
Egyetlen elhasznált elektromosautó-akkumulátor több tíz kilogrammnyi értékes fémet rejthet, amelyeket most főleg további bányászatból és függő helyzetet teremtő importálásból szerez be a világ. Ez azért alakult így, mert az akkumulátor eleminek szétválasztása és újrahasznosítása jelenleg rendkívül bonyolult és környezetterhelő folyamat. Az amerikai Energiaügyi Minisztérium SLAC Nemzeti Gyorsító Laboratóriumának kutatói viszont egy speciális, több AI-ügynökből álló mesterségesintelligencia-rendszert fejlesztenek, amely hatékonyabb és tisztább módszereket találhat a hulladékban megbújó kincsek kinyerésére.
A projekt elsősorban az akkumulátorgyártás számára legnehezebben és legdrágábban hozzáférhető, mégis kritikus kobalt, nikkel és mangán visszanyerésére koncentrál.
A szakemberek szerint e fémek használt telepekből történő kiválasztása és újrahasznosítása nemcsak környezetvédelmi szempontból kulcsfontosságú, hanem segíthet a stabil hazai ellátási lánc kiépítésében is, mérsékelve az importált ásványkincsektől való függőséget.
Speciális AI-ügynökök a laborban
A SLAC és a Dél-kaliforniai Egyetem kutatócsoportja nem egyetlen szoftverre bízza a feladatot, hanem több, különböző szerepkörre specializált AI-ágenst vet be. Ezek az egységek eltérő szakterületek, például a biokémia és a geológia ismeretanyagára támaszkodva tesznek javaslatokat a fémek szétválasztására. Az ügynökök folyamatosan értékelik az új megközelítéseket, és tanulnak a gyakorlati kísérletek eredményeiből, így szűkítve a lehetséges kémiai reakcióutak körét.
A fejlesztés során több ciklusban tesztelik az AI által generált stratégiákat. A kilenc hónapig tartó projekt elsődleges célja, hogy a kinyert fémek tisztasági foka elérje vagy meghaladja a 80 százalékot.
„A kilenc hónap alatt a SLAC és a Dél-kaliforniai Egyetem több kísérleti AI-ciklust hajt végre. Szeretnénk, hogy a megcélzott fémeket 80 százalékos vagy annál jobb tisztasági fokkal nyerjük vissza, miközben ezt a megközelítést összehasonlítjuk a hagyományos kereső-kinyerő módszerekkel” – foglalta össze a küldetést Ahamed Irshad Maniyanganam projektvezető.
A kutatók azt vizsgálják, hogy az AI-vezérelt munkafolyamat képes-e jelentősen csökkenteni a próbálkozások és hibák számát.
A hagyományos eljárások ugyanis rengeteg vegyszert igényelnek, nagy mennyiségű hulladékot termelnek, és sokszor ismételt tesztelésekre van szükség a megfelelő elválasztási pontosság eléréséhez.
Szélesebb távlatok a lítium akkumulátor újrahasznosítására
A kísérlet az amerikai Energiaügyi Minisztérium Genesis Mission elnevezésű országos programjának szerves része. A kezdeményezés célja a mesterséges intelligencia, a szuperszámítógépek, a kvantumrendszerek és a fejlett tudományos műszerek ötvözése a kutatások felgyorsítása érdekében. Az akkumulátor-újrahasznosítás mellett a SLAC további tíz hasonló projektben vesz részt, amelyek olyan területeket érintenek, mint a biotechnológia, a fúziós energia, az elektronika, a kozmológia és a részecskefizika.
A program hosszú távú célja egy olyan integrált tudományos platform létrehozása, amely alapjaiban változtathatja meg a felfedezések ütemét. A finanszírozás aktuális szakasza az ígéretes irányok kijelölését és a jövőbeli beruházások megalapozását szolgálja.
„A SLAC vezető szerepe a különféle technológiai együttműködésekben módot ad arra, hogy előmozdítsuk a mesterséges intelligencia tudományos felfedezéseket átalakító szerepét” – mondta John Sarrao, a SLAC igazgatója.
A kutatócsapat munkája túlmutat az akkumulátorokon, hiszen a kidolgozott módszertan más kritikus nyersanyagok visszanyerésénél is alkalmazható lehet. A projekt legfőbb vizsgája az lesz, hogy a specializált AI-ágensek képesek-e valóban hatékonyabb utat mutatni a tudósoknak, mint a szakirodalomra támaszkodó, hagyományos megoldások.
A címlapkép illusztráció. Forrás: Iyan Ryan / Unsplash
Augusztus 10-én estétől a 2-es blokk 3-as turbinája is termelni fog – jelentette be Magyar Péter miniszterelnök.