AI刚刚发现5种可替代锂电池的强大材料

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，快速发现了能够革新多价离子电池的新型多孔材料。这些使用镁、钙、铝和锌等富集元素的多价离子电池，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。

与仅依靠携带单个正电荷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，多价离子较大的尺寸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。

"最大障碍之一并非缺乏有前景的电池化学物质，而是测试数百万种材料组合的绝对不可能性，"Datta表示，"我们转向生成式AI作为一种快速、系统的方法来筛选这个广阔的领域，并找出真正能使多价电池实用的少数结构。

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

为克服这些障碍，新泽西理工学院团队开发了新颖的双AI方法：晶体扩散变分自编码器(CDVAE)和精细调校的大语言模型(LLM)。这些AI工具共同快速探索了数千种新晶体结构，这是传统实验室实验以前无法实现的。

CDVAE模型在大量已知晶体结构数据集上进行了训练，使其能够提出具有多样化结构可能性的全新材料。同时，LLM被调整以锁定最接近热力学稳定性的材料，这对实际合成至关重要。

"我们的AI工具极大加速了发现过程，揭示了五种完全新型的多孔过渡金属氧化物结构，这些结构展现出非凡的前景，"Datta说，"这些材料具有大而开放的通道，非常适合快速安全地移动这些庞大的多价离子，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，确认这些材料确实可以通过实验合成，并在实际应用中具有巨大潜力。

Datta强调了他们AI驱动方法的更广泛意义："这不仅仅是发现新型电池材料——更是建立一种快速、可扩展的方法来探索任何先进材料，从电子器件到清洁能源解决方案，而无需大量试错。"

基于这些鼓舞人心的结果，Datta和同事们计划与实验实验室合作，合成并测试他们AI设计的材料，进一步推动商业可行多价离子电池的边界。