AI技术在电池材料研发中的应用
随着AI技术的应用不断扩展，电池材料研发也开始逐渐受到AI技术的关注。研发人员通过输入电池性能要求，AI可以在数十亿个材料组合中快速筛选出最优的候选材料，或者直接设计出针对特定电池的全新材料。
传统电池电解质发现的难点
目前商业上可获得的候选分子达100亿之多，如果考虑5个为一组，电池电解质材料中的典型组合数量将达到10的47次方。研发人员找到正确的电解质材料混合物可能需要历经十多年和成千上万次失败。创业公司Aionics的AI工具可以加速这一过程。
Aionics利用AI工具包加速电解质发现过程
Aionics专注于利用AI工具包来加速电解质的发现过程，最终提供质量更高的电池。该公司利用AI加速的量子力学，可以在现有的数十亿已知分子数据库上运行试验，每秒筛选1万个候选分子。Aionics从今年开始使用在现有电池材料数据上训练的生成式AI模型来创建或设计针对某一特定电池的新材料。该公司还开始使用基于GPT 4构建的大型语言模型，帮助研发人员在工具开始运行之前就将可能的配方减少数百万个。
Aionics与多家知名企业建立合作关系
Aionics已经与保时捷电池制造子公司Cellforce、储能公司Form Energy、日本材料和化学制造商昭和电工以及电池技术公司Cuberg建立合作伙伴关系。在候选分子从数十亿缩小至几个后，Aionics会将样本发送给客户进行验证。
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看投资段子，轻松一下：AI帮助研发电池材料，真是让人叹为观止。以前找电解质材料混合物可能需要历经十多年和成千上万次失败，现在只需要AI每秒筛选1万个候选分子，真是一秒钟胜过千人挑。和讯自选股写手 风险提示：以上内容仅作为作者或者嘉宾的观点，不代表和讯的任何立场，不构成与和讯相关的任何投资建议。在作出任何投资决定前，投资者应根据自身情况考虑投资产品相关的风险因素，并于需要时咨询专业投资顾问意见。和讯竭力但不能证实上述内容的真实性、准确性和原创性，对此和讯不做任何保证和承诺。
