在电动汽车(EV)行业快速发展中,电池技术无疑处于非常核心地位。加速电池研发,使其高效、具有成本效益和可扩展性,是众多厂家一直持续努力的方向。通用汽车投资了Mitra Chem公司,其将人工智能(AI)用于电池技术研发。
重新定义材料发现
每个伟大的电池都从正确的材料开始。传统上,发现和测试这些材料是一个耗时且昂贵的过程。然而,人工智能在这一阶段带来了范式转变。通过分析已知材料及其属性的大量数据集,人工智能算法可以预测尚未试制的新材料的性能。这缩小了电池组件的潜在候选者范围,削减了在试错上花费的时间和资源。
Mitra Chem在这种能力方面令人印象深刻。他们使用人工智能来“每月模拟、合成和测试数千个阴极设计”。这种吞吐量在传统方法中是不可想象的,这标志着与传统研发流程的重大不同。
优化制造过程
但物质发现只是冰山一角。真正的挑战通常在于后续步骤:合成所选材料并扩大生产过程。Mitra Chem的内部云平台在这方面改变了游戏规则。该平台专为电池阴极开发量身定制,模拟一切:从优化阴极合成到确保电池耐用性。本质上,它涵盖了将新电池设计推向市场所必需的大多数步骤。
快速跟踪测试和确保质量
测试是电池研发的关键阶段。然而,众所周知,传统的测试方案冗长,有时长达数年。人工智能开发加速测试方法的能力确保了更短、更高效的测试可以产生与长期测试效果相当的结果。这是关于更聪明地工作,而不是更努力地工作。
与这一理念保持一致,Mitra Chem旨在大幅缩短学习周期(learning curve),使新的电池配方以前所未有的速度进入市场。他们对“缩短所谓的学习周期”的承诺凸显了他们对快速、高效的研发流程的关注。
关注可扩展性
与任何创新一样,关键不仅在于发明,还在于大规模生产。人工智能确保在实验室范围内诞生的创新流程可以扩展到大规模生产。Mitra Chem对“流程扩展”也有相应的解决方案,确保电池技术突破不仅具有革命性,而且可以进行大规模生产。
更大的应用前景
虽然近期目标是为电动汽车生产高效电池,但更广泛的愿景远远超出了这个范围。Mitra Chem专注于LMFP(锰铁磷酸锂)技术,也在减少对钴等稀有矿物的依赖。正如他们的首席执行官Vivas Kumar所说,在通用汽车投资的推动下,他们的使命是开发铁基阴极材料,这些材料不仅限于电动汽车,而是扩展到“电网规模的电气化能源存储等”。
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