« Open Catalyst” : Facebook lance un outil pour améliorer le stockage d’énergie grâce à l’IA

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Face à l’urgence climatique, mise un peu plus en exergue par la crise mondiale actuelle, les entreprises doivent se tourner davantage vers les énergies renouvelables.
Un point essentiel, notamment soutenu par le plan de relance mis en place en France pour de nombreuses entreprises.

Mais cette utilisation plus massive des énergies renouvelables, pour être efficace, doit inclure également la recherche de nouvelles solutions de stockage pour capter l’excédent de puissance découlant des capacités de production de ces énergies plus vertes.

Un problème sur lequel se sont penchés Facebook AI research (Fair) et l’université américaine Carnegie Mellon, en annonçant le 14 octobre dernier le déploiement du projet “Open Catalyst” : une Intelligence Artificielle (IA) centrée sur la recherche de solutions de stockage d’énergie verte.

On revient pour vous sur ce projet dans notre article de la semaine.

Répondre aux besoins énergétiques croissants

Aujourd’hui, les énergies éolienne et solaire sont des éléments clés du réseau énergétique moderne.
Mais plus nous nous tournons vers les énergies renouvelables dans un but de préservation de la planète, plus le stockage de l’énergie s’avère important.

Pourquoi ?
Parce que cette production d’énergie, basée sur des forces et énergies naturelles est par logique intermittente et doit ensuite être redistribuée selon les besoins.

Si on prend l’énergie solaire par exemple, les pics de production sont naturellement observés l’après-midi alors que la demande est quant à elle plus forte le soir.
Pour s’adapter à la demande, l’énergie doit donc être stockée durant une certaine période, pouvant aller de seulement quelques heures à plusieurs jours, voire plusieurs mois.

Pour ce stockage spécifique, l’une des solutions employées s’appuie sur l’utilisation de batteries Lithium-ion.
Cependant, cette solution représente un coût très important et ne peut donc pas forcément s’adapter à tout type de réseau, encore moins à l’échelle mondiale. 

Une autre solution déployée consiste dans la conversion des excès d’énergie solaire et éolienne en autres combustibles, comme l’hydrogène ou l’éthanol.
Là encore, les méthodes actuelles pour réaliser cette conversion sont pour le moment encore inefficaces ou trop chimiques, ou reposent sur des électrocatalyseurs rares et coûteux comme le platine, ce qui réduit nettement l’efficacité de cette solution.

Avec l’”Open Catalyst Project”, Facebook AI research, une branche du géant du web dédiée à l’IA, et l’Université Carnegie Mellon de Pittsburgh espèrent accélérer les recherches dans ce domaine et ainsi découvrir, grâce à l’IA, des catalyseurs à faible coût qui permettront de conduire ces réactions chimiques.

Des catalyseurs efficaces grâce à l’IA

Pour trouver les catalyseurs les plus efficaces et les plus abordables, il faut connaître avec précisions les interactions entre les molécules.
Les simulations classiques reposent en grande partie sur la mécanique quantique et plus particulièrement sur le théorie fonctionnelle de la densité (DFT), où “tous les atomes se déplacent et rebondissent les uns sur les autres, et les électrons volent dans tous les sens”, comme l’explique Larry Zitnick, chercheur en IA chez Facebook.

La recherche et la découverte de nouveaux catalyseurs est donc un processus complexe et qui demande du temps.
En effet, pour valider un catalyseur, celui-ci doit être constitué d’au moins trois métaux connus, parmi les 40 connus au total actuellement, ce qui représente plus de 10 000 combinaisons possibles d’éléments.

Chaque combinaison doit ensuite être minutieusement testée, en ajustant les ratios ou les configurations de chaque élément pour pouvoir déterminer son efficacité en tant qu’électrocatalyseur.
Un processus qui représente des milliards de possibilités, et qui peut prendre des heures voire des semaines dans certains cas…
Même les chercheurs les plus expérimentés et les laboratoires de chimie moderne, équipés d’ordinateurs très puissants, ne peuvent réaliser plus de 40 000 simulations par an, ce qui est encore loin d’être suffisant selon Zitnick.

C’est là que l’IA rentre en jeu, puisque grâce à elle, les simulations pourraient être grandement accélérées.
“Les calculs qui prennent des jours de laboratoires modernes pourraient, avec l’aide de l’IA, prendre quelques secondes”, a déclaré Zitnick.
“Tirer parti de l’intelligence artificielle pour approcher le calcul DFT est une nécessité si nous voulons explorer le champ complet des catalyseurs possibles.”.

Facebook et l’Université misent donc sur un système d’apprentissage automatique qui serait capable de prédire les interactions atomiques idéales à la formation d’un combustible, en seulement quelques secondes.
Grâce à une montagne de données, les capacités de généralisation des modèles d’apprentissage automatique devrait être nettement améliorées, tout en enseignant “la physique sous-jacente régissant les molécules aux interfaces inorganiques”, a expliqué Larry Zitnick, dans le billet de blog de Facebook.

Un projet ouvert à tous les chercheurs

Puisqu’il s’agit d’un sujet essentiel à la survie de la planète, et qu’il concerne donc le monde entier, Facebook AI Research et les représentants de Carnegie Mellon ont décidé de mettre ce projet en Open Source.
“Nous sommes déterminés à permettre à la communauté de s’appuyer sur notre travail et nos développements dans le but de faire progresser l’état de l’art le plus rapidement possible.”, explique Larry Zitnick.

Ainsi, le projet “Open Catalyst” et l’ensemble des données et des modèles regroupés seront rendus publics dans le but d’inspirer les chercheurs au sens large, que leur domaine d’étude soit l’IA ou la catalyse.

Pour les chercheurs en IA, le défi pourrait s’avérer intéressant et ambitieux, notamment par la complexité des systèmes impliqués ainsi que de la précision requise pour aboutir à un résultat optimal.
Pour les chercheurs dans le domaine de la catalyse, le partage de ces données OC20 pourrait aider à relancer les efforts, bloqués par le manque de capacité de calcul.

“Open Catalyse” s’engage donc à partager leurs futurs modèles d’IA, leurs références, leurs mesures d’évaluation, ainsi que tous les futurs ensembles de données qu’ils créeront.
L’ensemble des données partagées à date contient déjà plus d’un million de simulations des interactions mécaniques quantiques entre les molécules de deux composés chimiques lors de leur contact, avec plus de 250 millions de calculs DFT. Au-delà de ces données, des modèles de base d’apprentissage automatique ainsi que du code seront disponibles sur leur page Github.

“Ce travail est plus vaste et plus important que n’importe quelle discipline ou institution, et la meilleure façon de faire des progrès significatifs est de l’aborder avec un esprit d’ouverture et de collaboration.”, ajoute Larry Zitnick, toujours sur le blog de l’entreprise.

La société espère que ce projet “servira d’exemple pour la recherche interdisciplinaire sur l’IA, démontrant comment des experts dans différents domaines peuvent travailler ensemble pour le bien de tous”

Afin de motiver davantage les chercheurs, « Open Catalyst » pourrait également organiser un “challenge IA” autour de l’usage de ce jeu de données.

“Open Catalyst” est un projet ambitieux, qui nécessite encore quelques années pour aboutir à une solution, en raison de la complexité des réactions.

Si ce projet réussit, la transition mondiale vers les énergies renouvelables pourrait subir un fort essor.
Avec cette IA et sa recherche de solutions, les coûts élevés associés aux électrocatalyseurs actuels pourraient connaître une forte diminution, proposant ainsi une alternative évolutive aux technologies de stockage coûteuses comme les batteries, tout en fournissant une énergie plus propre et durable dans le monde entier. 

Le succès du déploiement de cette IA pourrait également s’adapter à d’autres problèmes scientifiques et environnementaux modernes, comme l’assainissement de la qualité de l’eau ou encore le développement de nouveaux traitements médicaux.

Retrouvez le communiqué ICI

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