ಶೋಧಕರು ಍ಐ (ಜನನಾತ್ಮಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ) ಬಳಸಿ ಬ್ಯಾಟರಿ ತಂತ್ರಜ್ನಾನದ ಹಂತವೊಂದರಲ್ಲಿ ಮಹತ್ವಪೂರ್ಣ ಬೆಳವಣಿಗೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದರಿಂದ ಮುಂದಿನಮುಡಿಯ ಬ್ಯಾಟರీల ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಪರಿವರ್ತನೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಮುಂದಾಳು ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರಿತವಾಗಿದೆ, ಇದು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿರುವ ಲಿಥಿಯಮ್-ಐಯನ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳ ಪರ್ಯಾಯವಾಗಿ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು ಉರ್ಜಾಧ-storageನಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಏರಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವು ಲಿಥಿಯಮ್ ಐಯನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬದಲಿ ಅನೇಕ ಚಾರ್ಜ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಯನ್ಗಳನ್ನು ಬಳಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ—ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮ್ಯಾಗ್ನೀಶಿಯಮ್ ಅಥವಾ ಅಲ್ಯೂಮಿನಿಯಮ್ ಆಯನ್ಗಳು. ಈ ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಆಯನ್ಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಆಯನ್ಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿದ್ದ ಚಾರ್ಜ್ ವಹಿಸುವ ಕಾರಣ, ಹೆಚ್ಚಿನ enerji ದಟ್ಟಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಾಗಿ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ.

ಆದ್ದರಿಂದ, ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳು ಇವುಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ವೆಚ್ಚ, ಹಾಗೂ ನಾಗರಿಕತೆ ಹೀಗೂಳ್ಳ مشکلات್ಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುವುದಕ್ಕಾಗಿ ಚಿರಂತರ ಪರಿಹಾರಗಳಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯಕಾರಿ ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಬ್ಯಾಟರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಾಣ ಮಾಡಲು ಮುಖ್ಯ ಸವಾಲು ಎನ್ನುವುದು ಸೂಕ್ತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದಾಗಿದೆ, ಇವುಗಳು ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಆಯನ್ಗಳ ಚಲನವಲನವನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಭರವಸೆಯಿಂದ ಸಾದರಪಡಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದಾಗಿ, ಇವುಗಳು ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಆಯನ್ಗಳನ್ನು ಸಹ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಎನರ್ಜಿಯ ಸಂಗ್ರಹಣ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕು. ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರ ಮಾಡಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಜೆನೆರೆಟಿವ್ ಏಐ (ಉন্নತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ) ಬಳಕೆ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಹೊಸ ಡಾಟಾ ಪ್ರತಿಕೃತಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿದ್ದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ. ತಮ್ಮ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಆಐ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮೂಲೆಮೂಲೆ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಭಾವ್ಯ ವಸ್ತು ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ, ಮಲ್ಟಿವ್ಯಾಲೆಂಟ್ ಬ್ಯಾಟರಿ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕ ಆರೋಗ್ಯದ ಆವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ. ಈ ಗಣನೆಗಣನೆ ಆವಿಷ್ಕಾರವು ಐದು ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಪೊರಸ updating