缓解电池供应紧张难题！斯坦福IBM用AI勘探研发新材料( 二 ) 智东西（公众号：zhidxcom）编译

该项目侧重于那些现有并且可以马上投入市场的材料，但是另外一项相关研究则希望创建新分子材料代替现有材料。
IBM的AI专家使用生成模型（GenerativeModels）来训练AI学习已知材料的分子结构和这些材料的粘度、熔点、电子导电率等物理性质。
根据IBM专家SeijiTakeda和Young-hye的邮件，他们使用已知的电解质材料数据进行AI训练，以此来设计合适的电解质或离子导电聚合物。
一旦完成AI训练，研究人员就可以要求AI“设计一种符合X、Y和Z特性的新型分子电解质材料” ， AI模型就会参考结构特征关系，设计候选材料。
目前IBM已经通过这种方法创建了一种名为photoacidgenerators的新分子，该分子可以帮助生产更环保的计算设备。
IBM还通过这种技术，设计了更先进的高分子复合膜，其二氧化碳吸收效果更好，可以应用于碳捕捉技术中。
SeijiTakeda和Young-hye称，设计更具可持续性的电池将会是他们的下一个目标。
结语：从决策到执行， AI正提速材料创新
KoBoldMetals和IBM的研究证明， AI技术可以在地质学和材料学领域发挥更大作用。在这两项研究中， AI技术涉及了收集数据、分析数据、决策与执行等多个环节，正在逐步改变各领域的思维方式。
这或许将推动这两个领域更多的与AI领域研究者进行交流、合作。如果这两项AI研究成功，都可以有效地降低对环境的破坏，更好地推动可持续发展，也在展示了AI在这两个领域的前沿应用。
【缓解电池供应紧张难题！斯坦福IBM用AI勘探研发新材料】同时我们也看到，随着电动汽车产业的快速发展，电池技术的未来前景十分可观，这可能是电能替代化石燃料的重要一步。