AI助力突破固态电池瓶颈，MIT团队开发新型电解质

AI助力突破固态电池瓶颈，MIT团队开发新型电解质

麻省理工学院（MIT）与丰田研究所（Toyota Research Institute）近期在聚合物锂电池领域取得重大突破。通过运用生成式人工智能技术，研究团队成功设计出新型固态聚合物电解质，为下一代锂电池的发展注入新动力。

在MIT的4-061实验室，Donald Sadoway教授自1990年代后期就开始专注于固态聚合物电解质（SPE）锂金属电池的研究。近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，研究团队开始借助机器学习和数据驱动策略，开启创新研究。

研究团队比较了基于GPT的minGPT和基于扩散的1Ddiffusion、diffusion-LM模型，采用预训练和微调方法，成功创造出一批新颖且具有潜在应用价值的聚合物。这一成果不仅展示了AI在材料设计领域的强大潜力，也为固态电解质的发展注入新活力。

固态聚合物电解质（SPEs）被认为是下一代锂离子电池的有力候选材料，相较于液态电解质，在安全性、能量密度和制造性能方面具有显著优势。然而，SPEs的离子导电性通常比商业化液态电解质低几个数量级，严重限制了其实际应用。

为应对这一挑战，研究团队开发了一套系统评估方案，包括标记、训练、生成和验证四大模块。他们选择了一个包含6,024种不同非晶聚合物电解质的HTP-MD数据集，通过分子动力学模拟计算得出这些聚合物的离子传输属性。

在训练阶段，研究团队比较了几种不同的生成式AI模型，包括minGPT和两种扩散模型。鉴于模型具有不同的损失函数，研究人员提出了一种包含6个不同指标的评估方法，以全面评估模型性能。

研究发现，minGPT模型在生成化学上真实且可合成的聚合物方面表现出色，能够持续生成和评估新的聚合物电解质。这一突破为实验检验提供了新的候选物，有望加速新材料的发现进程。

这一突破性研究展示了AI在材料科学领域的巨大潜力，特别是在电池技术领域。通过AI赋能的材料设计，研究人员能够突破传统材料的局限，探索更广阔的非PEO聚合物空间，为下一代锂电池的开发开辟新路径。

随着AI技术的不断发展，我们有理由相信，未来的电池技术将迎来更多令人振奋的突破，为电动汽车、储能系统等领域的可持续发展提供更强大的动力支持。