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AI 助力微软发现新材料:80 小时完成 20 年筛选任务,电池中锂用量有望减少 70%

IT之家 1 月 10 日消息,微软和太平洋西北国家实验室(PNNL)合作,借助 AI 力量识别出新材料,应用在电池中,最多可以减少 70% 的锂金属使用量。图源:微软现有锂电容易过热和起火,而且提取过程需要大量的水和能源,因此对环境有负面影响。微软和 PNNL 借助人工智能,筛选了 3200 万种潜在材料,并在 80 小时时间内将名单缩小到 23 种,其中 5 种是已知材料。团队表示如果使用传统…

IT之家 1 月 10 日消息,微软和太平洋西北国家实验室(PNNL)合作,借助 AI 力量识别出新材料,应用在电池中,最多可以减少 70% 的锂金属使用量。

图源:微软

现有锂电容易过热和起火,而且提取过程需要大量的水和能源,因此对环境有负面影响。

微软和 PNNL 借助人工智能,筛选了 3200 万种潜在材料,并在 80 小时时间内将名单缩小到 23 种,其中 5 种是已知材料。团队表示如果使用传统方法获取这些材料,这个过程将耗时二十多年。

微软研究院微软量子雷德蒙德(QuArC)小组负责人 Krysta Svore 表示:

我们需要把未来 250 年的化学材料科学压缩到未来 20 年,对吗?这是因为我们想要拯救我们的地球。从这些结果中可以看出,人工智能和高性能计算的结合能够加速科学发现。

PNNL 项目开发办公室主任、物理化学家 Karl Mueller 表示:

最重要的一点是我们获得新想法、新材料的速度。如果我们能看到这种加速度,我敢打赌,这是未来寻找这类材料的必经之路。

IT之家从报道中获悉,这种候选材料简单地称之为 N2116,是一种固态电解质,危险系数较低,不容易爆裂和引发火灾。

太平洋西北国家实验室(PNNL)材料科学家 Dan Thien Nguyen 正在用合成的固体电解质组装纽扣电池。图源:微软

科学家目前仍在研究剩余的 17 种潜在材料,寻找替代锂金属的最佳材料。

团队还利用生成式人工智能和高性能计算,让这一过程变得更简单、更快捷。

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