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用AI“造”固态电池!微软加速寻找新材料

作者: | 发布日期: 2024 年 01 月 24 日 11:36 | 分类: 产业资讯

1月19日,微软宣布与美国太平洋西北国家实验室(PNNL)合作,通过人工智能技术成功在80小时内对3200万种材料进行筛选,找到了18种潜在的新电池材料,其中包括一种固态电解质,简称为N2116。

N2116是一种固态电解质,具有低危险系数,不易爆裂和引发火灾。微软表示,这一新材料有望将电池中的锂用量减少多达70%。

最为关键的是,这种候选材料可用于制造固态电池,相对于当前使用液体电解质的锂离子电池更为安全,因为液体电解质更容易引起过热问题。然而,固态电解质在导电性方面通常不如液体电解质,这是研究人员当前正努力克服的难题。

这一发现对固态电池研究具有重要意义。固态电池因其更安全的特性备受期待,而N2116的成功发现为其提供了新的希望。尽管在实验室测试中出现了电导率低于预期的情况,但这也催生了更深入的研究,为克服这一挑战找到解决方案。该成果不仅推动了电池技术的进步,也为未来更安全、高效的固态电池应用打开了新的可能性。

据了解,微软人工智能总共发现了23种电池材料,其中5种是人类通过多年科学研究已知的。在短短80小时内,人工智能比人类多找到了4倍的电池材料数量。如果这18种材料经过测试可行,这个系统将在类似的筛选中产生巨大的影响。

此次合作中提到的系统是微软为推动科学发现而构建的云服务平台——Azure量子元素系统(AQE)。该系统充分利用高性能计算、人工智能和量子计算的最新技术,协助科学家们设计、编码和呈现分子模型,以便模拟和预测化学及材料科学方面的问题。

研究人员向AQE咨询了关于锂用量较少的电池材料的问题,系统快速提供了3200万个潜在材料。然后,人工智能系统筛选出了约500,000个足够稳定可用的材料,并在80小时内将名单缩减到23种,其中5种是已知材料。

研究团队表示,如果使用传统方法获取这些材料,需要20多年的时间。科学家目前仍在研究剩下的17种潜在材料,以寻找替代锂金属的最佳选择。为了简化和加速这一研究过程,研究团队还应用了生成式人工智能和高性能计算技术。

来源:集邦锂电整理

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