潜力巨大人工智能介入锂电池技术开发 能引领电池技术革新吗

富士通与日本物理化学研究所利用第一性原理计算和人工智能技术，在锂电池固体电解质材料研发上取得突破。新技术通过AI优化计算，预测出高锂离子电导率的材料组合，提高了开发效率。这不仅加速了锂电池材料的研发速度，还预示着更安全、高效的电池应用前景，为电池技术领域的革新提供了有力支持。

据外媒近日报道，富士通股份有限公司和日本物理化学研究所公布了锂电池的最新研发技术。两者都将应用第一性原理计算和人工智能AI技术，对锂离子电池新型固体电解质材料的发展做出综合评价，即使数据和数据不完整，也可以尝试组合更多的材料，并在实践中得到验证。同时，在人工智能技术的支持下，锂电池材料的发展速度将大幅提升，对于目前进展缓慢的电池技术领域来说，将是一个好消息。

在传统锂电池材料的开发中，研究者需要依靠长期积累的经验和敏锐的直觉。当试图合成新材料时，他们也非常依赖数据。第一性原理计算将基于量子力学的可预测特性，在实验之前可以感知新材料的最佳组合模式，从而大大减少实验失败的次数。但同时，第一性原理计算的负荷巨大，材料的各种成分需要多次计算，研发需要很长时间。

因此，研究团队引入人工智能AI技术，使其能够控制第一性原理方法计算的运算次数，更定向地预测锂离子电池固体电解质中的三种含锂金属氧酸盐合成化合物。结果表明，该方法可以在较短的时间内预测出锂离子电导率较高的最佳材料组合。同时，也有可能在预测过程中找到效率更高的高锂离子电导率。

锂离子传导率是固态电解质最佳材料重要的特征之一，此次研究成果验证了利用材料模拟和人工智能方法可高效开发不漏液、不起火的锂离子电池，且会让锂电池的电解液活性效率更高，未来在电池应用市场就拥有巨大潜力。

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