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%

　　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。

　　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。

　　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。