Ritesh Kumar, Nghiên cứu sinh sau tiến sĩ Eric và Wendy Schimdt AI trong Khoa học tại Đại học Chicago, cho biết: "Các điện cực phải đáp ứng các đặc tính rất khác nhau cùng một lúc. Chúng luôn xung đột với nhau."
Vào tháng 4 năm 2025, các nhà nghiên cứu tại Trường Kỹ thuật Phân tử Pritzker thuộc Đại học Chicago (UChicago PME) đã công bố một khuôn khổ AI mới để đẩy nhanh quá trình khám phá chất điện phân pin. Khuôn khổ này cân bằng độ dẫn ion, độ ổn định oxy hóa và hiệu suất Coulombic để xác định các phân tử đầy hứa hẹn.
AI, được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm 250 bài báo nghiên cứu, gán "eScore" cho các phân tử, dự đoán sự phù hợp của chúng làm chất điện phân. AI đã xác định được một phân tử hoạt động tốt như các chất điện phân hàng đầu, đánh dấu một tiến bộ đáng kể trong công nghệ pin. Điều này làm giảm sự phụ thuộc vào thử và sai, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.
AI có thể sàng lọc hàng tỷ phân tử tiềm năng, một nhiệm vụ mà con người không thể thực hiện được. Các nhà nghiên cứu đặt mục tiêu phát triển một AI có thể thiết kế các phân tử hoàn toàn mới với các đặc tính mong muốn. Điều này có thể cách mạng hóa thiết kế pin cho xe điện, điện thoại và lưu trữ năng lượng quy mô lưới.
Jeffrey Lopez từ Đại học Northwestern nhấn mạnh rằng các khuôn khổ dựa trên dữ liệu là rất quan trọng để đẩy nhanh quá trình phát triển vật liệu pin. Nhóm hiện đang nỗ lực cải thiện khả năng của AI trong việc xác định các vật liệu không quen thuộc, từ đó nâng cao hơn nữa khả năng thiết kế của nó.