एआई ने अगली पीढ़ी की बैटरियों के लिए नई सामग्री की खोज की

लिथियम बनाम बाकी

अब तक विद्युतीकरण के क्षेत्र में लिथियम-आयन बैटरियों का दबदबा रहा है, जिसका बड़ा कारण लिथियम परमाणुओं के विशिष्ट विद्युत गुण हैं। सरल शब्दों में, आवर्त सारणी का तीसरा सबसे हल्का तत्व होने के कारण लिथियम एक इलेक्ट्रॉन के साथ आवेश वहन करने में सबसे शक्तिशाली है।

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हालाँकि, लिथियम महंगा है, जिससे वैकल्पिक बैटरी रसायन विज्ञान संभावित रूप से आर्थिक रूप से आकर्षक बनते हैं। विशेष रूप से, सोडियम-आयन बैटरियों ने इस कारण से लोकप्रियता हासिल की है।

ऐसा प्रतीत होता है कि एक अन्य डिज़ाइन पहले की अपेक्षा अधिक संभावनाएँ रख सकता है: मल्टीवैलेंट-आयन बैटरियां। ये धातु आयनों का उपयोग करती हैं जो एक साथ एक से अधिक इलेक्ट्रॉन ले जा सकते हैं, और लिथियम-आयन बैटरियों की तुलना में अधिक लागत‑प्रभावी हो सकती हैं।

हालिया सफलता बैटरी सामग्रियों के लाखों संयोजनों को एआई से परखकर हासिल हुई। यह खोज New Jersey Institute of Technology (NJIT) और Rensselaer Polytechnic Institute (RPI), अमेरिका, के शोधकर्ताओं ने की। उन्होंने अपने परिणाम Cell Reports Physical Science¹ में «अगली पीढ़ी के ऊर्जा भंडारण के लिए छिद्रयुक्त ऑक्साइड सामग्री खोजने में जनरेटिव एआई» शीर्षक से प्रकाशित किए।

आयन बैटरियों के कई प्रकार

यदि लिथियम-आयन ने अपनी ऊर्जा घनत्व के कारण छोटे इलेक्ट्रॉनिक्स और प्रारंभिक ईवी डिज़ाइनों पर हावी हो गया, तो कई अन्य धातु आयनों को उसी सिद्धांत के अनुसार उपयोग किया जा सकता है।

जैसा कि चर्चा की गई, सोडियम-आयन वर्तमान में एक लोकप्रिय विकल्प है, जो सस्ते ईवी मॉडलों के लिए बड़े पैमाने पर निर्मित हो रहा है।

एक अन्य विकल्प है मैग्नीशियम, कैल्शियम, एल्युमिनियम या जिंक का उपयोग करना, जो सभी मल्टीवैलेंट आयन हैं। इसका अर्थ है कि वे दो या यहाँ तक कि तीन सकारात्मक चार्ज ले जाते हैं।

हालाँकि, बड़े चार्ज के साथ बड़े आकार भी आते हैं। बड़े परमाणु आकार मल्टीवैलेंट आयनों को बैटरी सामग्री में कुशलता से समायोजित करना चुनौतीपूर्ण बनाते हैं, जिससे बैटरी घनत्व बहुत कम हो जाता है और व्यावसायिक रूप से व्यवहार्य नहीं रहता।

कम से कम, यह लिथियम या सोडियम आयनों के लिए विकसित पारंपरिक बैटरी सामग्री के साथ सत्य था। लेकिन वे उपयोग की जा सकने वाली एकमात्र संभावित बैटरी सामग्री नहीं हैं। कई अन्य क्रिस्टलीय संरचनाएँ बनाई जा सकती हैं जो उन आयनों को समाहित कर सकें जिनकी गति विद्युत चार्ज ले जाती है।

“सबसे बड़ी बाधाओं में से एक आशाजनक बैटरी रसायनों की कमी नहीं थी — बल्कि लाखों सामग्री संयोजनों का परीक्षण करने की पूर्ण असंभवता थी,”

प्रोफेसर Dibakar Datta — New Jersey Institute of Technology (NJIT)

अनुसंधान में एआई की सहायता

एक शक्तिशाली सहायक

मानव मस्तिष्क लाखों संख्याओं वाले डेटा समूहों को संभालने में बहुत अच्छा नहीं है, लेकिन एआई इसमें उत्कृष्ट है।

विशेषकर पदार्थ विज्ञान और जैव प्रौद्योगिकी के शोधकर्ताओं में यह प्रवृत्ति बढ़ रही है कि वे अधिक कठोर विश्लेषण और परीक्षण से पहले सबसे आशाजनक विचारों की पहचान के लिए एआई का उपयोग करें।

“हमने जनरेटिव एआई को उस विशाल संभावित क्षेत्र को तेजी से और व्यवस्थित रूप से छांटने तथा उन कुछ संरचनाओं को खोजने के साधन के रूप में अपनाया, जो बहुसंयोजी बैटरियों को वास्तव में व्यावहारिक बना सकती हैं।

प्रोफेसर Dibakar Datta — New Jersey Institute of Technology (NJIT)

पहले केवल भौतिकी पर आधारित कंप्यूटिंग मॉडल नई क्रिस्टल संरचना का मॉडल बनाने के लिए आवश्यक अत्यंत जटिल गणना को संभाल नहीं पाता।

लेकिन मशीन लर्निंग और न्यूरल नेटवर्क पर आधारित नए एआई किसी सामग्री के पीछे की भौतिकी की औपचारिक गणितीय गणना किए बिना उसके सामान्य गुणों का बेहतर अनुमान लगा सकते हैं।

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शोधकर्ताओं ने एक साथ दो प्रकार के एआई पर आधारित प्रणाली विकसित की: एक क्रिस्टल के बारे में जानकार मॉडल और दूसरा LLM (बड़ा भाषा मॉडल), जो ChatGPT के पीछे की तकनीकी नींव भी है।

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क्रिस्टल डिफ्यूजन वैरिएशनल ऑटोएन्कोडर (CDVAE)

CDVAE मॉडल ने 10,000 संरचनाएं बनाईं, जिन्हें आवश्यक मानकों पर खरा उतरने की पुष्टि के लिए कई सटीक छंटाई और सत्यापन चरणों से गुजारा गया।

उदाहरण के लिए, इसने जांचा कि परमाणु युग्मों के बीच दूरी पर्याप्त है या नहीं और प्रणाली विद्युत रूप से उदासीन है या नहीं।

इस विधि ने बैटरी सामग्री के रूप में उपयोग योग्य 42 संभावित संरचनाएं तैयार कीं।

इनमें से 21 संरचनाएं डेटाबेस की मौजूदा प्रविष्टियों से मेल खाती थीं, लेकिन उनकी स्टॉइकियोमेट्री, जाली पैरामीटर या स्पेस समूह अलग थे। शेष 21 संरचनाएं पूरी तरह नई थीं।

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इस तरह प्रणाली ने मौजूदा सामग्रियों के पहले अज्ञात नए रूप भी बनाए और पूरी तरह नई संभावित बैटरी सामग्रियां भी खोजीं।

LLM

इसके बाद शोधकर्ताओं ने Meta के (FB ) Llama-3.1-8B मॉडल का उपयोग किया, जिसे क्रिस्टल संरचनाएं बनाने के लिए विशेष रूप से समायोजित किया गया था।

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इससे 10,000 से अधिक क्रिस्टल संरचनाएं बनीं, जिनमें संरचनात्मक अखंडता जांच के बाद 1,087 बचीं। CDVAE वाले ही फिल्टर लगाने पर 13 संभावित उम्मीदवार मिले और उनमें से पांच सबसे स्थिर संरचनाएं चुनी गईं।

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AI की खोजों को चुनौती देना

शोधकर्ताओं ने मिली सामग्रियों की गुणवत्ता जांचने के लिए “DFT relaxation” नामक गणितीय परीक्षण विधि का उपयोग किया, जो सामग्री की मुक्त ऊर्जा, और उससे जुड़ी स्थिरता, की गणना करती है।

जल्द ही स्पष्ट हो गया कि LLM से बनी क्रिस्टलीय सामग्रियां आम तौर पर CDVAE से बनी सामग्रियों से कहीं बेहतर और अधिक स्थिर थीं।

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“हमारे एआई उपकरणों ने खोज प्रक्रिया को नाटकीय रूप से तेज किया और पांच बिल्कुल नई छिद्रयुक्त संक्रमण-धातु ऑक्साइड संरचनाएं सामने आईं, जो उल्लेखनीय संभावनाएं दिखाती हैं।”

प्रोफेसर Dibakar Datta — New Jersey Institute of Technology (NJIT)

क्या इसे बनाया जा सकता है?

टीम ने क्वांटम-यांत्रिक सिमुलेशन और स्थिरता परीक्षणों से एआई द्वारा तैयार संरचनाओं की पुष्टि की। इससे साबित हुआ कि सामग्रियों का प्रयोगशाला में संश्लेषण किया जा सकता है और वास्तविक उपयोग में उनकी बड़ी संभावनाएं हैं।

“इन सामग्रियों में बड़े और खुले चैनल हैं, जो भारी बहुसंयोजी आयनों को तेजी और सुरक्षित ढंग से ले जाने के लिए आदर्श हैं। अगली पीढ़ी की बैटरियों के लिए यह एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है।”

प्रोफेसर Dibakar Datta — New Jersey Institute of Technology (NJIT)

अगला कदम प्रयोगशालाओं के साथ मिलकर इन नई एआई-डिजाइन सामग्रियों का संश्लेषण और परीक्षण करना होगा।

यह बहुसंयोजी बैटरियों को बैटरी तकनीक का अगला चरण बना सकता है। अब तक बड़े परमाणुओं को स्वीकार करने वाली अच्छी सामग्री की कमी ने इस विकल्प का विकास रोका था। मैग्नीशियम, एल्युमिनियम या अन्य बड़े आयनों को संग्रहीत करने के लिए बेहतर सामग्री मिलने पर इन परमाणुओं की बहु-इलेक्ट्रॉन परिवहन क्षमता एक दिन लिथियम की शक्तिशाली लेकिन एक-इलेक्ट्रॉन आवेश-वहन क्षमता को भी पीछे छोड़ सकती है।

सामग्री विज्ञान और AI नवाचार में निवेश

Meta: AI‑संचालित सामग्री विज्ञान

आज Meta को मुख्य रूप से Facebook और Instagram सामाजिक मंचों तथा WhatsApp चैट के लिए जाना जाता है। यह अपने VR हेडसेट और कुछ हद तक असफल «Metaverse» के साथ आभासी वास्तविकता क्षेत्र में भी मौजूद है।

लेकिन अधिक महत्वपूर्ण यह है कि Meta एआई कंपनी भी है और इसे संभव बनाने के लिए बुनियादी ढांचे में भारी निवेश कर रही है।

“Prometheus नामक पहला बहु-गीगावाट डेटा केंद्र 2026 में चालू होने की उम्मीद है, जबकि Hyperion नामक दूसरा केंद्र आने वाले वर्षों में पांच गीगावाट तक विस्तारित हो सकेगा।

हम ऐसे कई और विशाल क्लस्टर भी बना रहे हैं। इनमें से केवल एक ही मैनहट्टन के बड़े हिस्से जितना क्षेत्र घेरता है।

Mark Zuckerberg — Meta के संस्थापक और CEO

पहली नजर में LLM तकनीक मुख्य रूप से चैटबॉट, बेहतर ऑनलाइन खोज, शिक्षा और अन्य मानव-केंद्रित गतिविधियों जैसे “बातचीत” वाले कार्यों में उपयोगी लगती है।

लेकिन यह शोध दिखाता है कि भाषा सीखने की LLM क्षमता को अन्य डेटा-प्रधान कार्यों में भी लगाया जा सकता है, जैसे क्रिस्टल संरचनाओं से “बात करना” सीखना। यही बात आनुवंशिक कोड पर भी लागू होती है।

इसका अर्थ है कि LLM एल्गोरिदम में प्रगति बैटरियों, उन्नत सामग्रियों और ऊर्जा उत्पादन के लिए पूरी तरह नई सामग्रियों की खोज का स्वर्ण युग ला सकती है। इसी तरह दवाओं और जैव-निर्माण उपकरणों में बदले जा सकने वाले नए प्रोटीन और DNA/RNA पदार्थ भी विकसित हो सकते हैं।

इस संदर्भ में Meta और उसके Llama LLM मॉडल केवल मौजूदा उपकरणों के संभावित लाभकारी तकनीकी विकल्प नहीं बना रहे, बल्कि भौतिक दुनिया में भी बौद्धिक संपदा का शक्तिशाली केंद्र बन सकते हैं।

ऐसे में भविष्य में याद किया जा सकता है कि Meta, Google (GOOGL ) या Microsoft (MSFT ) जैसी कंपनियों का मूल तकनीकी व्यवसाय केवल एक शुरुआती कदम था, जिसने उन्हें एआई और बौद्धिक संपदा संचालित दिग्गजों में बदला। ये कंपनियां नवीकरणीय ऊर्जा और पदार्थ विज्ञान सहित अनेक नई तकनीकों से दुनिया बदल रही हैं।

नवीनतम Meta (META) स्टॉक समाचार और विकास

संदर्भित अध्ययन

^{1. Joy Datta, Amruth Nadimpally, Nikhil Koratkar, Dibakar Datta. Generative AI for discovering porous oxide materials for next-generation energy storage. Cell Reports Physical Science, Volume 6, Issue 7, 102665. 16 जुलाई 2025. https://www.cell.com/cell-reports-physical-science/fulltext/S2666-3864(25)00264-4}