AI刚刚发现5种可替代锂电池的高性能材料

在《细胞报告：物理科学》发表的研究中，由Dibakar Datta教授领导的新泽西理工学院团队成功应用生成式AI技术，快速发现了能彻底改变多价离子电池的新型多孔材料。这类电池使用镁、钙、铝和锌等储量丰富的元素，为面临全球供应挑战和可持续性问题的锂离子电池提供了具有成本效益的替代方案。

与依赖仅携带单个正电荷的锂离子的传统锂离子电池不同，多价离子电池使用的元素离子携带两个甚至三个正电荷。这意味着多价离子电池可能存储显著更多的能量，使其对未来储能解决方案极具吸引力。

然而，多价离子更大的体积和更强的电荷使其难以在电池材料中被高效容纳——这正是新泽西理工学院团队通过新型AI驱动研究直接解决的难题。

"最大障碍并非缺乏有前景的电池化学物质，而是根本不可能测试数百万种材料组合，"Datta表示，"我们采用生成式AI作为快速系统化的筛选手段，从浩瀚的材料库中找出真正能使多价离子电池实用的少数结构。"

"这种方法让我们能快速探索数千种潜在候选材料，极大加速寻找更高效、更可持续的锂离子技术替代品。"

为突破这些障碍，研究团队开发了创新的双AI系统：晶体扩散变分自编码器(CDVAE)与精细调校的大语言模型(LLM)协同工作。这些AI工具快速探索了数千种新型晶体结构，这是传统实验室实验无法实现的。

CDVAE模型通过海量已知晶体结构数据集训练，能提出具有多样结构可能性的全新材料。同时，LLM专门筛选最接近热力学稳定的材料——这对实际合成至关重要。

"我们的AI工具极大加速了发现进程，揭示了五种极具应用前景的全新多孔过渡金属氧化物结构，"Datta指出，"这些材料具有宽敞的开放通道，能快速安全地传输体积庞大的多价离子，这是下一代电池的关键突破。"

团队通过量子力学模拟和稳定性测试验证了AI生成的结构，确认这些材料不仅可实验合成，更具备实际应用的巨大潜力。

Datta强调了该AI方法的深远意义："这不仅是发现新型电池材料，更是建立了一种快速、可扩展的方法来探索任何先进材料——从电子设备到清洁能源解决方案——无需大量试错。"

基于这些鼓舞人心的成果，Datta团队计划与实验机构合作合成并测试AI设计的材料，进一步推动商业可行多价离子电池的边界。