人工智能协助发现新材料，有望大幅减少电池中锂的使用

研究团队利用高性能计算技术和先进的AI，对超过3200万种潜在的无机材料进行了分析。在短短80小时内，这个系统将候选材料缩减到了18种，这些材料均有望用于电池开发。之后，研究人员对这些候选材料进行了人工测试，发现了一种看起来非常有前途的电解质。

锂离子电池正成为可持续能源转型中的一种不可或缺的工具。据美国能源部预计，由于它们的日益重要性，到本十年末，对锂的需求预计将增加5到10倍。然而，自然界中的锂储量相对稀缺，开采成本高昂，且对环境和当地社区有害，还容易引发地缘政治冲突。因此，科学家和政策制定者都迫切希望找到可以替代锂的材料。

该材料是一种固态电解质。先前人们认为由于化学特性的原因，钠离子和锂离子不能在同一个固态电解质系统中共用，但人工智能系统表明，这样的材料是可能的。当研究人员测试这一理念时，结果证实了这一点。

由于这种电解质同时使用了锂和钠以及其他元素，它减少了所需锂的量高达70%。自从发现这种材料以来，微软和PNNL的研究人员已经合成了这种材料，并用它制作了功能性原型电池。目前，他们正在对这些电池进行实际应用测试。

像这样的任务，本质上涉及筛选大量数据，非常适合人工智能来完成。类似的技术也被用于发现新的药物化合物。2020年，MIT的研究人员使用专门设计的计算机算法，从一个包含超过1亿种化学化合物的巨大数字档案库中筛选，成功识别出一种强效抗生素，甚至能够杀死超级细菌。

这一突破性的发现不仅展示了人工智能在科学研究中的应用前景，也为未来的电池技术和可持续能源解决方案开辟了新的道路。