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人工智能助力鋰電池技術(shù) 電池不再爆炸?

   2016-12-22 雷鋒網(wǎng)

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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

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,有希望徹底解決這一問題。

據(jù)了解,日前該團隊將他們的研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學》雜志上。文章顯示,科學家們并沒有使用傳統(tǒng)的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,而是使用了人工智能和機器學習,通過實驗數(shù)據(jù)構(gòu)造預(yù)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(dǎo)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(dǎo)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(yù)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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