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缩小1660亿个电池材料

时间：2021-10-19 16:16:35 来源：

阿贡国家实验室的鸟瞰图。

寻找新材料和电池化学物质是一项重要的工作，因为科学家正在寻找可以匹配或超过当前锂离子电池组性能的材料，同时解决了这项技术的一些有据可查的问题，包括燃烧风险，退化和对稀有和昂贵材料的依赖。

尽管几种技术已经显示出了巨大的希望，并且有些正在走向商业化，但还有许多材料和材料组合尚未得到适当的评估，而且以前未知的分子始终有可能表现出出乎意料的特性并影响方向未来的研究人员。

但是对于科学家而言，这是“大海捞针”的情况，考虑到成本和可用计算能力的限制，与一生中可能无法检查的材料和相互作用相比，有更多的材料和相互作用值得进一步研究。

美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的科学家们对此一无所知，他们首先列出了1,660亿个分子，他们希望对这些分子进行检查以寻找新的电解质候选物。为了缩小范围，该小组开发了一种机器学习算法，以提取133,000个具有已知特征的分子，这些分子可能使其成为合适的候选对象。

“在确定这些分子的工作方式时，准确性和计算结果所需的时间之间存在很大的折衷，”阿贡大学数据科学与学习部主任，其中一篇论文的作者伊恩·福斯特说。“我们相信机器学习代表了一种获取分子图像的方法，而分子图像的精确度却只有计算量的一小部分。”

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