鋰離子電池的出現改變了全球的能源格局，推動了智能手機的普及，解鎖了電動車的可能性，並使可攜式電子設備真正實現了移動化。然而，鋰的缺陷也逐漸顯現，鋰的成本高昂，分佈不均，且在環境可持續性方面面臨挑戰。為了解決這些問題，新澤西理工學院 (NJIT) 的研究團隊利用人工智能，針對電池科學中最棘手的問題之一，開發出更具成本效益和資源豐富的替代材料。
具體而言，該團隊運用生成性 AI 技術，尋找新型多價離子電池的多孔材料，這些材料有潛力成為鋰基系統的可行替代品。這些下一代電池依賴於鎂、鈣、鋁和鋅等元素，這些元素不僅更加豐富，還具備攜帶更多電荷的能力。與鋰攜帶單一正電荷不同，多價元素可以攜帶兩個或三個正電荷，這意味著每個離子能儲存更多能量，為未來的能源儲存解決方案提供了極具吸引力的選擇。
然而，這些多價離子通常體積較大，難以在傳統電池材料中移動。NJIT 團隊的發現為解決這一挑戰提供了可能的出路。研究負責人迪巴卡·達塔教授表示，「最大的障礙並不在於缺乏有前景的電池化學，而是在於測試數百萬種材料組合的實際困難。」他強調，通過生成性 AI 技術，團隊能夠迅速篩選出真正適合多價電池的幾個結構，從而加快尋找更高效且可持續的鋰離子技術替代品的過程。
為了克服材料篩選的挑戰，團隊開發了晶體擴散變量自編碼器（CDVAE），這是一個雙重 AI 系統，基於大量已知晶體結構的數據集進行訓練，使其能夠提出完全新穎的材料，並具有多樣的結構可能性。同時，他們還使用了經過精細調整的大型語言模型，以確定哪些材料最接近熱力學穩定性，這是實際應用中的一個關鍵因素。這些 AI 工具使得團隊能夠快速探索數千種新晶體結構，這在以往的傳統實驗中是無法實現的。
達塔教授補充道：「我們的 AI 工具顯著加快了發現過程，揭示了五種全新多孔過渡金屬氧化物結構，這些材料顯示出令人矚目的潛力。」這些材料具有大型開放通道，適合快速、安全地移動體積較大的多價離子，這對於下一代電池技術來說是一個重要的突破。研究人員通過量子力學模擬和熱力學測試驗證了他們的發現，結果顯示 AI 生成的材料能夠被合成，並在能量儲存上提供實際的性能提升。
達塔教授指出，這些發現的意義超越了電池科學本身。「這不僅僅是發現新電池材料，而是建立一種快速、可擴展的方法來探索任何先進材料，無論是電子產品還是清潔能源解決方案，均可在沒有大量試錯的情況下實現。」目前，團隊計劃與實驗室合作，開始對新結構進行實際合成和測試。相關研究結果已發表在《Cell Reports Physical Science》期刊上。
