AI助力微软发现新材料：80小时完成20年筛选任务

1 月 10 日消息，微软和太平洋西北国家实验室（PNNL）合作，借助 AI 力量识别出新材料，应用在电池中，最多可以减少 70% 的锂金属使用量。

微软

现有锂电容易过热和起火，而且提取过程需要大量的水和能源，因此对环境有负面影响。

微软和 PNNL 借助人工智能，筛选了 3200 万种潜在材料，并在 80 小时时间内将名单缩小到 23 种，其中 5 种是已知材料。团队表示如果使用传统方法获取这些材料，这个过程将耗时二十多年。

微软研究院微软量子雷德蒙德（QuArC）小组负责人 Krysta Svore 表示：

我们需要把未来 250 年的化学材料科学压缩到未来 20 年，对吗？这是因为我们想要拯救我们的地球。从这些结果中可以看出，人工智能和高性能计算的结合能够加速科学发现。

PNNL 项目开发办公室主任、物理化学家 Karl Mueller 表示：

最重要的一点是我们获得新想法、新材料的速度。如果我们能看到这种加速度，我敢打赌，这是未来寻找这类材料的必经之路。

IT之家从报道中获悉，这种候选材料简单地称之为 N2116，是一种固态电解质，危险系数较低，不容易爆裂和引发火灾。

太平洋西北国家实验室材料科学家正在用合成的固体电解质组装纽扣电池 微软

科学家目前仍在研究剩余的 17 种潜在材料，寻找替代锂金属的最佳材料。

团队还利用生成式人工智能和高性能计算，让这一过程变得更简单、更快捷。