我们如何优化固态电池？尝试问AI
作者：by Tohoku University
科学家正在与时间竞争，试图创造革命性的可持续能源（例如固态电池）来打击气候变化。但是，这场比赛更像是一场马拉松，因为传统的方法本质上是反复试验的，通常专注于测试单个材料并一一设定途径。
为了使我们更快地进入终点线，Tohoku University的研究人员开发了一个数据驱动的AI框架，指出了潜在的固态电解质（SSE）候选者，这些候选者可能是创建理想的可持续能源解决方案的“一个”。
该模型不仅可以选择最佳候选者，而且还可以预测反应将如何发生，以及为什么该候选人是一个不错的选择，可以为潜在的机制提供有趣的见解，并为研究人员提供巨大的局限性，而无需踏入实验室。
这些发现是出版在Angewandte Chemie国际版2025年4月17日。
高级材料研究所的Hao Li解释说：“该模型本质上为我们完成了所有试验忙碌的工作。”“它从以前的大型研究数据库中汲取灵感，以搜索所有潜在的选项并找到最佳的SSE候选人。”
该方法是一个开创性数据驱动的AI框架，该框架集成了大型语言模型（LLM），元，多线性回归，遗传算法和理论实验基准分析。本质上，预测模型来自实验和计算数据。计算辅助研究为研究人员提供了良好的领先优势，而大街可能会取得最成功的结果。
这项研究的目的是了解SSE的结构 - 性能关系。该模型预测活化能，确定稳定的晶体结构，并改善科学家的整体工作流程。他们的发现表明，从头算元代表了一种最佳计算技术，该技术表明与实验数据用于复杂的氢化物SSE。
此外，他们确定了由分子群掺入而产生的单价和二价氢化物SS中的一种新颖的“两步”离子迁移机制。利用特征分析与多个线性回归相结合，它们成功构建了精确的预测模型用于快速评估氢化氢SSE性能。
值得注意的是，所提出的框架还可以准确预测候选结构，而无需依赖实验输入。总的来说，这项研究为有效的设计和优化提供了变革性的见解和高级方法论固态电池，大大促进可持续能源解决方案。
研究人员计划扩大该框架在各种电解质家族中的应用。他们还预见了一种可能能够探索离子迁移途径和反应机制的生成AI工具的用途，从而提高了平台的预测能力。
关键的实验和计算结果可在固态电解质的动态数据库中获得（DDSE）由Hao Li的团队开发，该团队是迄今为止报告的最大的固态电解质数据库。
更多信息：Qian Wang等人，通过具有大语言模型的数据驱动框架来阐明固体状态电池中二价氢化物电解质的复杂性，Angewandte Chemie国际版（2025）。doi：10.1002/anie.202506573
引用：我们如何优化固态电池？尝试询问AI（2025年4月30日）检索2025年5月3日摘自https://techxplore.com/news/2025-04-optimize-solid-state-batteries-ai.html
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