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人工智能助力鋰電池技術(shù)，電池不再爆炸？

時間：2025-11-25 22:32:00 來源：網(wǎng)絡(luò)整理編輯：探索

核心提示

研究顯示，普通鋰離子電池之所以發(fā)生爆炸的重要原因之一，就是由于傳統(tǒng)鋰電池的電解液為有機液體，在不太高的溫度下就能發(fā)生副反應(yīng)，產(chǎn)生氣體，膨脹后引起爆炸。針對這一情況，來自美國斯坦福大學的研究人員使用人工北京包養(yǎng)外圍上門外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信199-7144-9724）提供1-2線熱門城市快速安排30分鐘到達

　　研究顯示，人工普通鋰離子電池之所以發(fā)生爆炸的智能助力再爆炸重要原因之一，就是鋰電北京包養(yǎng)外圍上門外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信199-7144-9724）提供1-2線熱門城市快速安排30分鐘到達由于傳統(tǒng)鋰電池的電解液為有機液體，在不太高的池技池溫度下就能發(fā)生副反應(yīng)，產(chǎn)生氣體，術(shù)電膨脹后引起爆炸。人工針對這一情況，智能助力再爆炸來自美國斯坦福大學的鋰電研究人員使用人工智能和機器學習的辦法，找到了約21種固體的池技池電解質(zhì)材料，有希望徹底解決這一問題。術(shù)電

　　據(jù)了解，人工日前該團隊將他們的智能助力再爆炸研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學》雜志上。文章顯示，鋰電北京包養(yǎng)外圍上門外圍女上門外圍上門外圍女（電話微信199-7144-9724）提供1-2線熱門城市快速安排30分鐘到達科學家們并沒有使用傳統(tǒng)的池技池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，而是術(shù)電使用了人工智能和機器學習，通過實驗數(shù)據(jù)構(gòu)造預測模型。他們訓練了一種計算機算法，基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，去學習如何辨認化合物的好壞。這個過程和人臉識別算法，在觀察幾個范例后，去辨認人臉的過程很類似。

　　論文的第一作者、研究的帶頭人、應(yīng)用物理學博士研究生Austin Sendek表示：“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬計的，絕大多數(shù)是未經(jīng)測試的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導體。我們開發(fā)了一個計算模型，對于我們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進行學習，從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中，篩選出合適的材料。這種篩選方法的速度是現(xiàn)有篩選方法的百萬倍。”

　　為了設(shè)計這個模型，Austin Sendek花費了差不多兩年時間，搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的幾乎所有科學數(shù)據(jù)，然后通過這些數(shù)據(jù)對待選固體化合物的穩(wěn)定性、成本、豐富度、鋰離子的導電性等諸多理化屬性進行了評測，最終篩選出了21種最合適的固體電解質(zhì)材料。

　　Austin Sendek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種作為固體電極的理想材料。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。”

　　研究人員未來計劃在實驗室環(huán)境下測試這21種材料，進一步確認它們是否是現(xiàn)實情況下的最佳選擇。

　　對于這項研究的意義和未來，論文的另一位作者，材料科學和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed表示：“我們的方案能夠處理關(guān)于材料的許多問題，有助于增加這個領(lǐng)域的研究投資效果。隨著現(xiàn)實世界中數(shù)據(jù)量的增長和計算機性能的提高，我們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無論是鋰電池、燃料電池還是其他的各種電池，這個領(lǐng)域的研究都具有重大的意義。”

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