«Электроды должны одновременно удовлетворять очень разным свойствам. Они всегда противоречат друг другу», — сказал Ритеш Кумар, научный сотрудник Эрика и Венди Шмидт AI in Science в Чикагском университете.
В апреле 2025 года исследователи из Школы молекулярной инженерии Прицкера Чикагского университета (UChicago PME) представили новую структуру искусственного интеллекта для ускорения открытия электролитов для аккумуляторов. Эта структура балансирует ионную проводимость, окислительную стабильность и кулоновскую эффективность для выявления перспективных молекул.
ИИ, обученный на наборе данных из 250 научных работ, присваивает молекулам «eScore», прогнозируя их пригодность в качестве электролитов. ИИ уже идентифицировал молекулу, работающую так же хорошо, как и лучшие электролиты, что знаменует собой значительный прогресс в аккумуляторных технологиях. Это снижает зависимость от проб и ошибок, экономя время и ресурсы.
ИИ может просеивать миллиарды потенциальных молекул, задача, невозможная для людей. Исследователи стремятся разработать ИИ, который сможет разрабатывать совершенно новые молекулы с желаемыми свойствами. Это может произвести революцию в конструкции аккумуляторов для электромобилей, телефонов и систем хранения энергии в масштабе сети.
Джеффри Лопес из Северо-Западного университета подчеркивает, что структуры, основанные на данных, имеют решающее значение для ускорения разработки аккумуляторных материалов. В настоящее время команда работает над улучшением способности ИИ идентифицировать незнакомые материалы, что еще больше расширяет его возможности проектирования.