开发AI驱动型数据库，实现锂金属电池的快速创新

来自 实验室仪器网

科学家们正在开发一个AI驱动的公共数据库，以简化锂金属电池（LMB）研究，重点是优化液体电解质设计。

电池电解质研究领域每周都有数百篇出版物淹没，导致数据集碎片化、报告实践不一致以及缺乏标准化的性能指标。

该项目旨在简化有关锂金属电池（LMB）的大量科学文献。具体来说，它专注于推进液体电解质的设计，这是LMB开发中的基本要素。

新成立的英国研究中心AIchemy已向该项目拨款25,000英镑，以彻底改变化学-人工智能界面并克服该领域的关键挑战。

锂金属电池在储能方面具有巨大的潜力，但其商业可行性受到循环寿命短以及锂金属和液体电解质之间不必要的副反应的限制。目前，由于可能的电解质配方数量众多，研究人员依赖于试错法。我们希望通过提取和标准化数据来改变这种情况，从而实现更高效和更有针对性的研究。

该小组计划采用大型语言模型（LLM）、机器学习和计算模拟来分析现有数据，发现知识差距，并开发一个AI驱动的高吞吐量数据库，该数据库将成为各个科学领域研究人员的重要资源。

如果储能没有突破，我们自己的技术进步就会受到阻碍。这就是为什么我们希望这个“计算就绪”的云数据库在全球范围内公开可用和免费访问，从而创建一种系统的、数据驱动的电解质发现方法。这不仅将推动电池创新的突破，还将为电池科学的报告和合作设定新标准。

锂金属电池提供比传统锂离子电池更高的能量密度，使其成为电动汽车和能源网存储的有前途的选择。尽管如此，电解质设计的进步对于使LMB成为可行且可扩展的能源解决方案至关重要。

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