斯坦福大学利用人工智能研制更安全的锂离子电池

美国斯坦福大学（Standford University）网站发布消息，称该校科学家正在将人工智能技术用于制造更安全的锂离子电池。

科学家们已经花费了几十年时间寻找锂离子电池中可燃液体电解质的安全替代品。现在，斯坦福大学的研究人员已经确定了大约20多种固体电解质，有望在未来替代智能手机、笔记本电脑和其他电子设备中使用的挥发性液体。他们的研究结果以人工智能（AI）和机器学习技术为基础，发表在《能源与环境科学》（Energy & Environmental Science）杂志上。

“电解质让锂离子在电池的正负极之间来回移动。”研究人员说，“液体电解质价格便宜，离子导电性非常好。但如果电池过热或因穿刺而短路，这种电解质就可能着火。”

在广为宣传的锂离子电池故障中，最新的一起是韩国三星（Samsung）因电池火灾于近日召回近200万台盖乐世（Galaxy）Note7智能手机。“固体电解质的主要优点是稳定性更好。”研究人员指出，“比起有机溶剂，固体更不易爆炸或蒸发，也更坚硬，让电池在结构上更坚固。”

尽管经过了多年的实验室试错，研究人员还是没有找到一种廉价的固体材料，能够在室温下具有与液体电解质一样好的性能。斯坦福团队没有采取随机测试单个化合物的做法，而是利用人工智能和机器学习技术根据实验数据构建预测模型。他们训练计算机算法来学习如何根据现有数据鉴别化合物好坏，就像面部识别算法在看过几个例子之后就能学会识别面部。

“已知的含锂化合物有数万种，其中绝大多数未经测试。”研究人员说，“其中一些可能是优良的导体。我们开发的计算模型，能够利用我们已经获得的有限数据进行学习，然后帮助我们从海量数据库中筛选有潜力的材料，筛选速度比现有的筛选方法快百万倍。”

为建立模型，研究人员用了两年多的时间收集所有已知的含锂固体化合物的相关科学数据。团队另一名研究人员说：“我们收集了人类对这些材料的所有知识，许多测量和实验数据可追溯到几十年前。我们用这些知识创建了一个模型，可以预测材料是否是良好的电解质。这种方法能够筛选所有候选材料，以确定最有前景的材料，供进一步研究。

该模型用来筛选有前景材料的标准包括稳定性、成本、丰富程度、及其传输锂离子并调整电子通过电池电路的能力。候选材料来自于“材料项目（The Materials Project）”。这是一个材料数据库，让科学家们探索数千种材料的物理和化学性质。

“我们筛选了超过1万2千种含锂化合物，最终只得到了21种有前景的固体电解质。“研究人员说，“筛选只需要几分钟。绝大部分时间我实际上都在收集和梳理所有的数据，构建指标，从而确定模型预测的置信度。”研究人员最终计划在实验室测试这21种材料，以确定哪种材料最适合真实世界条件。“我们的方法可以解决多种材料问题，提高这些领域研究投资的有效性。”研究人员表示，“随着全世界数据量的增加和计算机的发展，我们的创新能力将呈指数级增长。无论是普通电池、燃料电池，还是其他任何电池，这对整个领域都是真正令人激动的时候。”