來自美國斯坦福大學的研究人員使用人工智能和機器學習的辦法，找到了約21種固體的電解質(zhì)材料，有希望徹底解決鋰電池爆炸問題。

近日，來自美國斯坦福大學的研究人員在《能源與環(huán)境科學》雜志上發(fā)表了他們的最新研究成果。與以往隨機測試個別化合物的方法來尋找新的固體電解質(zhì)材料方式不同的是，研究人員運用了人工智能和機器學習技術，通過實驗數(shù)據(jù)構造預測模型，找到了約21種固體的電解質(zhì)材料。此舉有望徹底解決鋰電池極易發(fā)生爆炸的問題。

通常，由于傳統(tǒng)鋰電池的電解液為有機液體，很有可能在不太高的溫度下就能發(fā)生副反應，產(chǎn)生氣體，導致電池膨脹后引起爆炸。而該團隊的研究人員訓練了一種模擬化合物的算法，對現(xiàn)有物質(zhì)進行深度學習之后，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中篩選出合適的材料。

而團隊為了設計這個算法模型，耗費了大約兩年的時間。研究的帶頭人、應用物理學博士研究生AustinSendek表示：“我們篩選了超過12，000種含有鋰元素的化合物，最終找到了21種作為固體電解質(zhì)的理想材料。篩選只需要花費幾分鐘。我絕大多數(shù)的時間，實際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù)，開發(fā)對于預測模型更可靠的度量機制?！?/p>

該團隊還將繼續(xù)測試這21種固體材料，驗證這些材料是否真的可以解決鋰電池爆炸問題。