人工智能再出手，幫助解決鋰電池爆炸問(wèn)題

來(lái)自美國斯坦福大學(xué)的研究人員使用人工智能和機器學(xué)習的辦法，找到了約21種固體的電解質(zhì)材料，有希望徹底解決鋰電池爆炸問(wèn)題。

近日，來(lái)自美國斯坦福大學(xué)的研究人員在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上發(fā)表了他們的最新研究成果。與以往隨機測試個(gè)別化合物的方法來(lái)尋找新的固體電解質(zhì)材料方式不同的是，研究人員運用了人工智能和機器學(xué)習技術(shù)，通過(guò)實(shí)驗數據構造預測模型，找到了約21種固體的電解質(zhì)材料。此舉有望徹底解決鋰電池極易發(fā)生爆炸的問(wèn)題。

通常，由于傳統鋰電池的電解液為有機液體，很有可能在不太高的溫度下就能發(fā)生副反應，產(chǎn)生氣體，導致電池膨脹后引起爆炸。而該團隊的研究人員訓練了一種模擬化合物的算法，對現有物質(zhì)進(jìn)行深度學(xué)習之后，從大規模的數據庫中篩選出合適的材料。

而團隊為了設計這個(gè)算法模型，耗費了大約兩年的時(shí)間。研究的帶頭人、應用物理學(xué)博士研究生 Austin Sendek 表示：“我們篩選了超過(guò)12，000種含有鋰元素的化合物，最終找到了21種作為固體電解質(zhì)的理想材料。篩選只需要花費幾分鐘。我絕大多數的時(shí)間，實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數據，開(kāi)發(fā)對于預測模型更可靠的度量機制。”

該團隊還將繼續測試這21種固體材料，驗證這些材料是否真的可以解決鋰電池爆炸問(wèn)題。

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