Képzelj el egy laboratóriumot, amely nem csupán passzívan működik, hanem önfenntartó módon, innovatív technológiák révén képes megoldani az energiaválságot. Ez a jövő laborja, ahol a tudomány és a kreativitás találkozik, hogy fenntartható megoldásokat kín

A mesterséges intelligencia (AI) a 21. század egyik legizgalmasabb újítása, amely forradalmasítja a tudományt, az ipart és a mindennapi életet. Az energiaágazat sem maradhat ki ebből a dinamikus átalakulásból; sőt, az AI már most is lenyűgöző sikereket ér el a kutatás-fejlesztésben, a termelési folyamatok optimalizálásában és a költségek csökkentésében. Milyen módon javíthatók az akkumulátorok hatékonysága? Hozzájárulhat-e az AI a tesztelési folyamatok felgyorsításához? Milyen szerepet játszanak a hatalmas adatbázisok és digitális ikrek az áttörő újítások létrejöttében? A következő évtized izgalmas válaszokat adhat ezekre a kérdésekre, és nem túlzás kijelenteni, hogy a tét rendkívül magas: az AI révén a tiszta energia forradalma új irányt vehet.

A mesterséges intelligencia az úgynevezett általános célú technológiák (General Purpose Technology, GPT) közé sorolható, olyanok közé, mint a gőzgép vagy az elektromosság. Ezek abban közösek, hogy nem csupán egyetlen iparágban idéznek elő radikális változást, hanem az egész gazdaságra és társadalomra hatást gyakorolnak. Az AI éppen ezért elképesztő potenciállal rendelkezik a világ energiaiparának átalakításában is.

Az utóbbi évek során jelentős előrelépések tanúi lehettünk a megújuló energiaforrások, mint a napelemek, szélfarmok és elektromos járművek fejlődésében. A Nemzetközi Energiaügynökség (IEA) folyamatosan hangsúlyozza, hogy a költségek csökkentése és a hatékonyság növelése kulcsfontosságú ahhoz, hogy ne csak a globális klímacélokat érjük el, hanem az energiaellátás biztonságát is fenntartsuk.

A küldetésünk világos és egyértelmű: innovatív, megfizethető és környezetbarát technológiák fejlesztésére van szükségünk.

Az AI sokféleképpen képes hozzájárulni a tudományos és ipari fejlődéshez: gondoljunk csak az anyagkutatás izgalmas lehetőségeire, az automatizált laboratóriumokra, amelyeket gyakran "önjáró laboroknak" neveznek, vagy a gyártási folyamatok digitális ikreinek, azaz a "digital twins" innovatív alkalmazására.

A hatalmas anyagtudományi univerzumban való eligibilitás: akár egyetlen akkumulátor, napcella, vagy hidrogén előállítására szolgáló elektrolizáló berendezés esetén is, a működés mögött számos anyag és kémiai folyamat bonyolult összjátékának kell megfelelnie. A kutatók eddig a "humán intuíció és laboratóriumi kísérletezés" klasszikus módszerével próbálták megtalálni a legoptimálisabb megoldásokat. Ez a megközelítés azonban rendkívül időigényes és erőforrás-igényes, hiszen akár több százezer, sőt millió különböző összetevő optimális kombinációját kellene elemezniük.

Az AI különleges képessége, hogy rendkívül gyorsan képes átvizsgálni és kiértékelni több tízmillió lehetséges kombinációt. Logaritmusok, statisztikai modellek és gépi tanulási technikák alkalmazásával meghatározza, mely anyagok nyújtanak a legnagyobb potenciált.

A titok nyitja: információk, információk, információk.

Az AI-modellekhez rengeteg és jól strukturált adatra van szükség. A jelenlegi nyílt adatbázisok, mint a Materials Project vagy a Cambridge Structural Database, egyre jobbak, de még mindig korlátozottak. Ezért a tudományos közösség és a kormányok közötti együttműködés - például a Mission Innovation M4E platform - kulcsfontosságú. A közösen szabványosított adatprotokollok és a laborok közötti adatmegosztás gyorsíthatják fel igazán a mesterséges intelligenciával támogatott felfedezéseket.

Robotok, amelyek maguktól kísérleteznek. Még ha az AI elő is állít egy listát ígéretes anyagokról, a gyakorlati kipróbálás továbbra is nélkülözhetetlen. A berkeley-i Lawrence Livermore National Laboratory A-Lab projektje 2024 februárja óta működik úgy, hogy egyes anyagminták teszteléséhez emberi beavatkozásra szinte alig van szükség. A robotkarok - előre beprogramozva és AI-vezérlés alatt - önállóan adagolják az anyagokat, szintetizálják őket, és mérik a fizikai, kémiai tulajdonságaikat.

Az automatizált laboratórium akár 100-szor gyorsabb lehet, mint a hagyományos, emberi irányítás alatt álló kísérleti folyamatok.

Ez azt jelenti, hogy míg korábban egy kutatócsoport havonta csupán néhány száz mintát tesztelhetett, mostantól akár több tízezer is rendelkezésre állhat számukra.

Digitális ikrek: a fizikai termékek élethű, számítógépes leképezései. Nagy és összetett rendszereknél - például geotermikus erőművek, nukleáris fúziós reaktorok vagy szintetikus üzemanyag-előállító üzemek tervezésénél - a "digitális iker" szintén óriási előrelépés. Ezek a pontos szimulációk minden érzékeny folyamatot, alkatrészt és kölcsönhatást leképeznek virtuálisan. Az AI-vezérelt modellezéssel már a megtervezés stádiumában le lehet tesztelni számtalan variánst - így megspóroljuk a drága, hibázási lehetőségekkel teli fizikai prototípusokat és kísérleteket.

A fúziós energiakutatás már önmagában is rendkívül drága és összetett feladat. A digitális ikrek viszont forradalmasíthatják ezt a folyamatot, hiszen több milliárd dollárnyi költséget és éveket takaríthatnak meg. Például képesek előre jelezni, hogyan reagál a plazma különféle mágneses terek hatására, ami lényegesen felgyorsíthatja a kutatások előrehaladását.

Amikor a kutatás és fejlesztés (K+F) folyamata jelentős mértékben felgyorsul a tervezéstől a piaci bevezetésig, az nem csupán a klímacélok elérését segíti elő, hanem a befektetők érdeklődését is fokozza. A tiszta energia szektorában a megtérülés általában hosszú éveket, sőt évtizedeket vehet igénybe, azonban a mesterséges intelligencia és a gyorsabb prototípusfejlesztés révén ez a folyamat drámaian felgyorsulhat.

Ezen kívül az újonnan kifejlesztett eszközök hatékonyságát is javíthatja a mesterséges intelligencia. Az "intelligens hálózatok" és az "otthoni energiafelügyeleti rendszerek" számos szenzorból és adatforrásból származó információt dolgoznak fel AI-algoritmusok segítségével, amelyek folyamatosan finomítják a fogyasztási, tárolási és elosztási folyamatokat. Ez a fejlődési irány a jövőben várhatóan tovább fog erősödni.

A mesterséges intelligencia nem csupán az energiaiparban, hanem annak élvonalában is egyre inkább domináló tényezővé válik. A laboratóriumok, vállalatok és kormányzati szervek már felfedezték az AI óriási potenciálját: új anyagok, innovatív módszerek és friss megközelítések jöhetnek létre. A korábban ismert tanulási görbék ezáltal akár még gyorsabb ütemben is fejlődhetnek. Ugyanakkor elengedhetetlen, hogy a megfelelő szabályozási keretek és a jelentős adatmennyiség ténylegesen rendelkezésre álljanak ahhoz, hogy mindez megvalósulhasson.

A tét hatalmas: az előttünk álló években kiderülhet, hogy az AI tényleg képes-e a most látható trendeknél is gyorsabban radikális fordulatot hozni az energiaátmenetben.

Amennyiben sikerül legyőznünk a technológiai és szabályozási kihívásokat, a bolygónk és a globális közösség számára kétségtelenül kedvező fordulat következhet be. Elérhetjük a tisztább, megfizethetőbb és biztonságosabb energiaforrásokat - ráadásul sokkal hamarabb, mint ahogyan azt korábban elképzeltük.