據(jù)外媒近日報道，富士通股份有限公司和日本物理化學研究所公布了鋰電池的最新研發(fā)技術。兩者都將應用第一性原理計算和人工智能AI技術，對鋰離子電池新型固體電解質(zhì)材料的發(fā)展做出綜合評價，即使數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)不完整，也可以嘗試組合更多的材料，并在實踐中得到驗證。同時，在人工智能技術的支持下，鋰電池材料的發(fā)展速度將大幅提升，對于目前進展緩慢的電池技術領域來說，將是一個好消息。

在傳統(tǒng)鋰電池材料的開發(fā)中，研究者需要依靠長期積累的經(jīng)驗和敏銳的直覺。當試圖合成新材料時，他們也非常依賴數(shù)據(jù)。第一性原理計算將基于量子力學的可預測特性，在實驗之前可以感知新材料的最佳組合模式，從而大大減少實驗失敗的次數(shù)。但同時，第一性原理計算的負荷巨大，材料的各種成分需要多次計算，研發(fā)需要很長時間。

因此，研究團隊引入人工智能AI技術，使其能夠控制第一性原理方法計算的運算次數(shù)，更定向地預測鋰離子電池固體電解質(zhì)中的三種含鋰金屬氧酸鹽合成化合物。結果表明，該方法可以在較短的時間內(nèi)預測出鋰離子電導率較高的最佳材料組合。同時，也有可能在預測過程中找到效率更高的高鋰離子電導率。

鋰離子傳導率是固態(tài)電解質(zhì)最佳材料重要的特征之一，此次研究成果驗證了利用材料模擬和人工智能方法可高效開發(fā)不漏液、不起火的鋰離子電池，且會讓鋰電池的電解液活性效率更高，未來在電池應用市場就擁有巨大潛力。