美國斯坦福大學(Stanford University)的研究人員利用人工智能(AI)技術
，辨識出超過20種固態電解質
，可望用於取代目前在電池中所使用的揮發性液體。

 

斯坦福大學應用物理學博士候選人Austin Sendek說：“dianjiezhizaidianchidezhengjihefujizhijianlaihuichuanshulilizi。yetidianjiezhidejiagebianyi，lizidechuandaoxiaoguoyefeichanghao，danruguofashengdianchiguorehuoyinchuancierduanlushi，kenengdaozhiqihuo。而固態電解質的主要優點就是穩定
，固態比有機溶劑更不容易發生炸裂或蒸發，而且也更堅硬，能夠讓電池結構更堅固。” 20170110 AI NT01 盡jin管guan經jing過guo多duo年nian的de實shi驗yan室shi試shi驗yan和he錯cuo誤wu

，研yan究jiu人ren員yuan至zhi今jin尚shang未wei找zhao到dao一yi種zhong在zai室shi溫wen下xia的de表biao現xian像xiang液ye體ti電dian解jie質zhi一yi樣yang的de廉lian價jia固gu態tai材cai料liao。因yin此ci，研yan究jiu團tuan隊dui利li用yongAI技(ji)術(shu)和(he)機(ji)器(qi)學(xue)習(xi)的(de)方(fang)法(fa)，從(cong)實(shi)驗(yan)數(shu)據(ju)中(zhong)建(jian)構(gou)可(ke)預(yu)測(ce)模(mo)型(xing)。他(ta)們(men)訓(xun)練(lian)計(ji)算(suan)機(ji)算(suan)法(fa)來(lai)學(xue)習(xi)如(ru)何(he)根(gen)據(ju)現(xian)有(you)數(shu)據(ju)辨(bian)識(shi)好(hao)的(de)和(he)壞(huai)的(de)化(hua)合(he)物(wu)，就(jiu)像(xiang)臉(lian)部(bu)辨(bian)識(shi)算(suan)法(fa)學(xue)習(xi)在(zai)看(kan)到(dao)幾(ji)個(ge)例(li)子(zi)之(zhi)後(hou)就(jiu)能(neng)辨(bian)識(shi)人(ren)臉(lian)一(yi)樣(yang)。

 

“目前約有成千上萬的已知含鋰化合物

，其中絕大多數都未經測試。”Sendek指出，“然(ran)而(er)
，其(qi)中(zhong)有(you)些(xie)可(ke)能(neng)是(shi)絕(jue)佳(jia)的(de)導(dao)體(ti)。因(yin)此(ci)，我(wo)們(men)開(kai)發(fa)了(le)一(yi)個(ge)運(yun)算(suan)模(mo)型(xing)

，能(neng)夠(gou)從(cong)我(wo)們(men)現(xian)有(you)的(de)有(you)限(xian)數(shu)據(ju)中(zhong)進(jin)行(xing)學(xue)習(xi)，然(ran)後(hou)再(zai)讓(rang)我(wo)們(men)從(cong)大(da)量(liang)的(de)材(cai)料(liao)資(zi)庫(ku)中(zhong)篩(shai)選(xuan)潛(qian)在(zai)的(de)候(hou)選(xuan)方(fang)案(an)——這種方式比目前的篩選方法更快一百萬倍。”

 

為了建立模型，Sendek花了兩年多的時間收集所有關於含鋰固態化合物的科學資料。

 

斯坦福大學材料科學與工程助理教授Evan Reed說：“Austin收shou集ji了le所suo有you有you關guan這zhe些xie材cai料liao的de人ren類lei知zhi識shi
，以yi及ji許xu多duo測ce量liang和he實shi驗yan數shu據ju
，這zhe些xie數shu據ju甚shen至zhi可ke追zhui溯su到dao從cong幾ji十shi年nian前qian開kai始shi。他ta利li用yong這zhe些xie知zhi識shi創chuang造zao了le一yi個ge模mo型xing，可ke以yi預yu測ce材cai料liao是shi否fou是shi一yi種zhong良liang好hao的de電dian解jie質zhi。這zhe種zhong方fang法fa能neng夠gou篩shai選xuan出chu全quan部bu的de備bei選xuan材cai料liao
，以yi確que定ding最zui有you發fa展zhan前qian景jing的de材cai料liao，以yi供gong後hou續xu的de研yan究jiu。”

 

該模型使用幾項標準來篩選有發展潛力的材料，包括穩定性
、成本、充裕度，以及其導電鋰離子和重新路由電子通過電池電路的能力。這些備選材料是在材料在線數據庫‘Materials Project’上進行選擇；‘Materials Project’是一個能讓科學家探索數千種材料的物理和化學特性的在線數據庫。

Sendek說：“我們篩選了超過12,000種含鋰化合物，最終得到了21zhongyoufazhanqianlidegutaidianjiezhi。jieguozhixuyaohuafeijifenzhongdeshijianjinxingshaixuan，erjuedabufendeshijianjibenshangdouhuazaishoujihecehuasuoyoudeshuju，yijikaifakedingyimoxingyucekexindudezhibiao。”

 

研究人員最終計劃在實驗室中測試21種材料
，以確定哪些材料最適合現實世界的條件。

 

“我們所采取的途徑有潛力解決許多種材料的問題，並提高在這些領域進行研究投資的效果，”Reed並強調，“隨著全世界的數據量增加以及計算機持續進展，我們的創新能力將不斷呈指數級成長。因此，無論是電池、燃料電池或其他任何東西，目前在這一領域正是一個真正令人興奮的時刻。”