发现新的功能性材料是一个风险高、复杂而且漫长的过程。这是因为,通过组合元素周期表中的所有元素,可以有无限种组合的可能性,而且不知道哪里会存在这种新型材料。
为了应对这种挑战,利物浦大学化学与材料系的研究人员开发了一种新的人工智能工具。该工具将人工智能与人类知识结合起来,优先考虑那些最有可能发现新功能材料的元素组合。这种方法,大大减少了发现新材料所需的时间和精力。
据研究人员介绍,这种新工具已经帮助发现了四种新材料,其中包括一系列可传导锂的新固态材料。这种固体电解质,将是开发更长续航里程和更高安全性的固态电池的关键。而且,其他有前景的材料也在开发中。
该工具可以规模化检查已知材料之间的关系,这一点是人类无法做到的。这些关系用于识别和数字排列可能形成新材料的元素组合,并且对可能性大的元素组合进行排名。科学家们会根据排名来做实验,从而发现新材料。这种将人工智能和人类智能结合的方法,使得实验研究更加高效。
在解决能源和可持续性发展等全球挑战的今天,设计和制造具有目标功能的材料非常重要。比如,我们需要有优质电池材料来制造更远距离的电动汽车,或者有替代现有材料但是毒性较小的新型材料。人工智能工具在未来,一定会使更多的科学家受益。
前瞻经济学人APP资讯组
参考资料:https://www.sciencedaily.com/releases/2021/09/210921081007.htm
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