微软人工智能通过筛选 3,200 万种虚拟电解质材料制造出廉价固态电池

微软利用其新颖的人工智能模型来识别和筛选适用于固态电池的材料 固态电池作为其 Azure Quantum 团队利用人工智能引领科学发现工作的一部分。

微软的新型人工智能算法筛选了3200万种潜在的材料组合，确定了50多万种自然界不存在的稳定候选材料：

我们使用人工智能模型筛选了这批材料的氧化还原电位和带隙等功能特性，将潜在候选材料的数量进一步减少到约800种......然后，我们的微软量子研究人员使用人工智能加速的MD模拟来研究离子扩散性等动态特性。这些模拟在每个 MD 步骤中都使用了 AI 力模型，而不是较慢的基于 DFT 的方法。这一阶段将候选物质的数量减少到 150 个。然后，考虑到新颖性、力学和元素可用性等实际特点，最终确定了 18 个最佳候选方案。

在联邦能源部西北太平洋国家实验室的测试下，微软的 Azure Quantum 团队将候选元素筛选到了一个突破性发现。它使用的不是稀有而昂贵的锂，而是丰富的钠，而且涵盖了算法提供的所有固态电解质性能参数。

微软的 Azure Quantum AI 努力最终建立了可行的电池原型，解决了固态电池商业化的主要障碍--其 成本- 而采用更传统的科学研究方法则只需要很短的时间。

随后，微软对这种固态电池进行了"室温和高温"测试，引起了特斯拉首席执行官埃隆-马斯克（Elon Musk）"有趣 "的反应，他立即看到了这种通常被视为电动汽车电池圣杯的电池的潜力。

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