人工智能介入锂电池技术开发
在传统的锂电池材料开发上，需要依赖研究人员长期积累的经验和敏锐的直觉，在尝试新的材料合成时，对于数据的依赖也很高。而第一性原理计算将基于量子力学可以预测的特征(波函数特性)，在实验之前就可以感知新材料的最佳组合模式，从而大幅减少实验失败次数。但同时第一性原理计算的负荷巨大，材料各种组成需要多重计算，将会耗费很长的研发时间。
所以研究小组引入人工智能AI技术，使其可以控制制第一性原理计算的运算次数，并更有指向性的对锂离子电池固态电解质的三种含有锂的氧酸盐合成化合物进行了预测。结果证实，该方法能在更短的时间内，预测高锂离子传导率的最佳材料组合。同时还能够在预测过程中发现效率更强的高锂离子传导率。
锂离子传导率是固态电解质最佳材料重要的特征之一，此次研究成果验证了利用材料模拟和人工智能方法可高效开发不漏液、不起火的锂离子电池，且会让锂电池的电解液活性效率更高，未来在电池应用市场就拥有巨大潜力。
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