«Електроди повинні одночасно задовольняти дуже різні властивості. Вони завжди конфліктують один з одним», — сказав Рітеш Кумар, науковий співробітник імені Еріка та Венді Шмідт з питань штучного інтелекту в Університеті Чикаго.
У квітні 2025 року дослідники з Прітцкерівської школи молекулярної інженерії Чиказького університету (UChicago PME) представили нову структуру штучного інтелекту для прискорення відкриття електролітів для акумуляторів. Ця структура збалансовує іонну провідність, окислювальну стабільність і кулонівську ефективність для ідентифікації перспективних молекул.
Штучний інтелект, навчений на наборі даних із 250 наукових робіт, присвоює молекулам «eScore», прогнозуючи їхню придатність як електролітів. Штучний інтелект вже ідентифікував молекулу, яка працює так само добре, як і найкращі електроліти, що знаменує значний прогрес у технології акумуляторів. Це зменшує залежність від проб і помилок, заощаджуючи час і ресурси.
Штучний інтелект може перебирати мільярди потенційних молекул, що є неможливим завданням для людей. Дослідники прагнуть розробити штучний інтелект, який зможе розробляти абсолютно нові молекули з бажаними властивостями. Це може докорінно змінити конструкцію акумуляторів для електромобілів, телефонів і систем зберігання енергії в масштабах мережі.
Джеффрі Лопес з Північно-Західного університету підкреслює, що структури, керовані даними, мають вирішальне значення для прискорення розробки акумуляторних матеріалів. Зараз команда працює над покращенням здатності штучного інтелекту ідентифікувати незнайомі матеріали, що ще більше покращить його конструкторські можливості.