人工智能助力固态电解质研发：加速下一代电池材料创新

在追求更安全、更高效能电池的道路上，固态电解质的研发一直是科学界的热点。然而，寻找新材料的过程犹如“大海捞针”，需要大量时间和资源。如今，上海交通大学溥渊未来技术学院万佳雨老师团队正在建设一个“人工智能固态电解质高通量材料研发平台”，旨在通过AI技术革新这一领域的研究模式。

该平台的建设得到了上海“百团百项”专项的支持，目标是通过AI算法和大模型，结合自动化设备，为固态电解质新材料研发提供“智能导航系统”，从而将研究从“模糊试错”转向“精准突破”。

AI与材料科学的“化学反应”

传统的材料研究常常如同“盲人摸象”，研究人员需要进行大量实验才能了解一种材料的特性。而AI的引入则为这一过程提供了全新的可能性。通过AI技术，研究人员希望在几周内完成过去需要数年才能实现的材料筛选与验证。

项目负责人表示：“我们希望未来只需几周，就能完成过去需几年才能实现的固态电解质新材料筛选与验证。”

数据难题的“两全解法”

面对固态电解质数据稀缺的难题，团队采取了“三步策略”。首先，自建“固态电解质材料库”，系统梳理和收集材料的成分、结构与性能数据，构建一个不断更新的数据库。

其次，开发“小样本学习”算法。尽管数据量有限，该算法能够“举一反三”，从有限的信息中挖掘潜在规律，预测新材料的性能。这一成果已在《Joule》和《eScience》等期刊发表。

最后，建立“秒级”数据通道，加速AI学习循环。团队研发的“秒级超快合成”技术最快能在8秒内完成一种样品的合成，为AI模型提供快速获取训练数据的途径。这项技术的相关成果已在《Science Advances》和《Advanced Materials》等国际期刊发表。

聚焦固态电解质：下一代电池的“理想材料”

固态电解质被认为是下一代更安全、更高能量密度电池的关键材料。过去，找到一种性能优异的固态电解质需要漫长的探索过程。而现在，AI辅助的研发平台为这一“寻材之路”铺设了快车道。

借助AI的力量，研究人员能够更高效地筛选和优化材料，为开发下一代高性能电池提供关键支撑。

展望未来：不仅是平台，更是一种新研究范式

尽管平台仍在完善中，但它已展现出AI在材料科学领域的巨大潜力。正如团队所言：“我们构建的不只是一个工具平台，更是一种新的研究模式。”

当AI的“智能推演”遇上科学家的“经验直觉”，当数据驱动的“精准预测”融入实验探索的“科学验证”，材料研究的未来正在打开新的可能。这个成长中的平台，或许很快将帮助我们找到那些能够真正改变生活的“梦想材料”。

供稿：百团百项项目团队。欢迎转发，但请注明出处“上海经信委”。