英国期刊《自然·通讯》27日发表了一项最新技术成果，美国科学家团队描述了一种机器人技术与人工智能相结合的技术，可以筛选出锂离子电池非水液体电解质溶液的最佳配方这项研究可能有助于加速开发具有更好功能的可充电电池，如更快的充电速度和更长的使用寿命
高性能电池技术的发展对促进交通运输和航空工业的电气化尤为重要传统技术开发锂离子电池组件，需要对可能的材料选择进行实验，非常耗时，有时研发过程长达数年特别是在开发非水液体电解质溶液的情况下，需要选择多种溶剂，盐和特定比例，许多设计变量使得电解质优化费时费力有人提出了一种加速这一过程的方法——利用人工智能与机器人相结合的技术来寻找最佳的电池组成
美国卡耐基梅隆大学的研究人员，如Winkat Vesvannassen，Jay Whitacre及其同事，设计了一个名为Clio的定制自动化机器人平台，并将其与一个名为蜻蜓的基于贝叶斯优化的AI相结合利用这些工具，他们证明了该系统可以在两个工作日的42个实验中，独立筛选并确定高电导率非水锂离子电池的6种电解液配方
研究人员指出，他们的方法发现电解质的速度是随机筛选的6倍研究团队测试了商用锂离子柔性电池中的电解质溶液，并以传统电解质成分为基线实验展示了其快速充电性能
研究小组得出结论，他们的研究有助于高性能可充电电池的研发，这对更广泛的能源应用和材料科学具有重要意义。
主编圈
曾经百花齐放的人工智能行业本身，这几年冷静了很多但是，人工智能与其他领域结合的案例越来越多这一次，研究人员设计了一个定制的自动化机器人平台，并开发了一种新的AI算法该系统能在短时间内筛选确定高效锂电池电解液配方要知道，如果需要按照传统的方法反复调试和实验，那么在虚拟世界中通过算法调试公式会更容易类似的配方筛选不仅可以用在电池上，还可以用在其他涉及配方的能源和材料领域，这些都可能得到智能系统的帮助
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