微软PNNL合作，AI 新材料减少电池锂使用

微软和美国能源部下属的西北太平洋国家实验室 (PNNL) ，利用人工智能（AI）和超级计算发现了一种全新物质，可以减少电池中锂的使用。

科学家表示，这种材料可能会减少高达 70% 的锂用量。

自发现以来，这种新材料已被用于为灯泡提供动力。

微软研究人员利用人工智能和超级计算机，在不到一周的时间内将 3200 万种潜在无机材料筛选为 18 种有前途的候选材料——如果使用传统的实验室研究方法，这一筛选过程可能需要二十多年才能完成。

从开始到开发出可工作的电池原型的过程用了不到九个月的时间。

该团队通过使用先进的人工智能和高性能计算来实现这一目标，结合大量计算机来解决复杂的科学和数学任务。

微软执行副总裁 Jason Zander 告诉 BBC，这家科技巨头的使命之一是「将 250 年的科学发现压缩到未来 25 年」。

「我们认为这样的技术将帮助我们做到这一点。我认为这就是此类科学未来的实现方式，」他说。

锂资源的问题

由于其市场价值和银色，锂通常被称为「白金」。它是可充电电池（锂离子电池）的关键组件之一，为从电动汽车 (EV) 到智能手机的各种设备提供动力。

国际能源署表示，随着对金属的需求增加和电动汽车需求的增加，世界最早可能在 2025 年面临这种材料的短缺。

据美国能源部称，预计到 2030 年，锂离子电池的需求将增长十倍，因此制造商正在不断建设电池工厂来跟上。

锂矿开采可能会引起争议，因为它可能需要数年的时间才能开发，并对环境产生相当大的影响。提取金属需要大量的水和能源，这个过程可能会在环境中留下巨大的伤痕以及有毒废物。

伦敦帝国理工学院化学系电池研究团队的负责人 Nuria Tapia-Ruiz 博士表示，任何锂含量减少且储能能力良好的材料都是锂离子电池行业的「圣杯」。

她说：「未来几年，人工智能和超级计算将成为电池研究人员的重要工具，帮助预测新的高性能材料。」

但斯特拉斯克莱德大学（University of Strathclyde）化学工程讲师 Edward Brightman 博士表示，这项技术需要「谨慎对待」。

他说：「它可能会产生虚假结果，或者一开始看起来不错的结果，然后结果要么是一种已知的材料，要么是无法在实验室合成的材料。」

这种源自人工智能的材料目前简称为 N2116，是一种固态电解质，已经过科学家对其从原材料到工作原型的测试。

它有潜力成为可持续的能源存储解决方案，因为固态电池比传统的液体或凝胶状锂更安全。

在不久的将来，充电速度更快的固态锂电池有望实现更高的能量密度，可进行数千次充电循环。

这个人工智能有何不同？

这项技术的工作原理是使用微软创建的一种新型人工智能，该人工智能经过分子数据的训练，能够真正理解化学反应。

「这种人工智能完全基于科学材料、数据库和属性，这些数据对于用于科学发现来说非常值得信赖。」Zander 先生解释道。

软件缩小了 18 种候选物质的范围后，PNNL 的电池专家对它们进行了研究，并选择了最终的物质在实验室进行研究。

PNNL 的 Karl Mueller 表示，微软的人工智能见解使他们比正常工作条件下「更快地到达潜在的富有成效的领域」。

他说：「我们可以修改、测试和调整这种新材料的化学成分，并快速评估其对工作电池的技术可行性，这表明先进的人工智能有望加速创新周期。」