微软与太平洋西北国家实验室合作，利用AI发现潜在新电池材料

人工智能（AI）和大规模云计算正在改变科学家寻找新电池材料的方式。微软与太平洋西北国家实验室（PNNL）之间的AI增强合作已经产生了一种有前途的新材料，两者今天共同公开分享。

他们发现了一种新型的固态电解质，这种材料可能导致电池比今天的锂离子电池更不容易爆炸。它还使用较少的锂，随着可充电电动汽车电池需求激增，锂的供应变得更加紧张。

然而，要看到这种材料作为传统锂离子电池的替代品有多可行，还有很长的路要走。科学家们最为兴奋的是生成式AI加速他们工作的潜力。这个发现只是他们在寻找更好电池的过程中要测试的许多材料中的第一个。

“要强调的重点是我们如何迅速得到一个新的想法、新的材料。如果我们能看到这种加速，我敢打赌这是未来寻找这类材料的方式。”太平洋西北国家实验室的物理化学家兼项目开发办公室主任Karl Mueller表示。

微软去年联系太平洋西北国家实验室的研究人员，提供其Azure Quantum Elements（AQE），这是一个集成高性能计算和人工智能的平台，最终将引入量子计算。微软表示，该公司去年推出该工具，专为化学和材料科学的发现量身定制。

研究人员查询AQE，寻找使用较少锂的电池材料，它迅速提出了3200万种不同的候选材料。然后，AI系统必须辨别其中哪些材料足够稳定以供使用，结果大约有50万种。他们使用更多的过滤器推断出每种材料在导电方面的表现如何，模拟每种材料中的原子和分子的运动，并查明每个候选材料在成本和可用性方面的实际可行性。

最终只剩下23个候选材料，其中有五种已知材料。所有这些筛选过程仅用时80小时，这在没有AI和AQE的情况下几乎是不可能的成就。

“3200万是我们永远不可能完成的事情……想象一个人坐在那里，浏览3200万种材料并选择其中一两种。这根本不可能发生。”太平洋西北国家实验室的工作科学家兼材料科学小组负责人Vijay Murugesan表示。

太平洋西北国家实验室从搜索中合成了一种有前途的候选材料进行测试。他们成功制造了一块工作电池，并用它为灯泡和时钟供电。需要测试和调整数百个原型电池，以验证这种新材料的可行性。因此，不要指望它很快上市，有很多有前途的新材料经过研究后最终未能走向市场。

这个特定候选材料令人兴奋的地方在于它使用锂和钠的组合，钠是一种丰富的元素，也是盐的主要成分。微软表示，新材料可以将电池中使用的锂量减少多达70％。

此外，它可以用于创建比今天使用液态电解质制造的锂离子电池更安全的固态电池。棘手的部分是固态电解质通常在导电方面不如液态电解质。这是研究人员在这种新材料上仍在努力克服的挑战，因为实验室测试显示其导电性较最初预测的要低。

幸运的是，对于研究人员来说，仍有其他有前途的候选材料可以制造和测试，以便他们尝试创造下一代需要为世界提供可再生能源的电池。需要注意的是，生成式AI本身具有日益增长的环境影响，特别是与计算中燃烧的所有能源相关的温室气体排放。这使得提高计算的能源效率和在清洁能源上运行数据中心变得至关重要，这需要更好的电池。

微软研究部门Microsoft Quantum – Redmond（QuArC）负责人Krysta Svore表示：“我们需要在未来的两十年内真正压缩下250年的化学材料科学，对吧？因为我们想要拯救我们的星球。正如从这些结果中可以看到的那样，AI和高性能计算共同能够加速科学发现。”