新創公司企圖使用生成式AI發現電池材料，改變電動車和電動航空的未來

圖、新創公司企圖使用生成式AI發現電池材料，改變電動車和電動航空的未來
 

在2023年10月第一週的氣候科技活動的最後一場會議上，新創公司Aionics正式告訴世人，人工智慧如何幫助開發未來電動跑車的電池材料。

鋰離子電池包含三個關鍵組成部分。有兩個電極，一側為陽極（負極），另一側為陰極（正極）。電解質通常位於中間，可作為充電和放電時在電極之間移動離子的載體。

Aionics專注於電解質，它使用AI工具包來加速發現並最終提供更好的電池，其除了想幫助電動車之外，還想為電動航空找出飛行過程中對電池的巨大需求之電池原料。這家總部位於矽谷Palo Alto的新創公司成立於2020年，迄今已籌集350萬美元，其中包括來自UP.Partners等投資者的320萬美元種子融資。

該新創公司已經與多家公司合作，其中包括保時捷的電池製造子公司Cellforce。 該公司還與儲能公司Form Energy、日本材料和化學品製造商Showa Denko（現為Resonac）以及電池技術公司Cuberg合作。

Aionics科學家使用AI加速的量子力學，可以在包含數十億已知分子的現有資料庫上運行實驗，進而使得每秒可以考慮10,000個候選材料。再透過此AI模型學習如何預測下一次模擬的結果，並幫助選擇下一個候選分子。每次運行時，都會產生更多數據，並且能夠更好地解決問題。

在某些情況下，Aionics更進一步，將生成式AI融入其中。Aionics不再依賴數十億種已知分子，而是於2023年開始使用基於現有電池材料數據訓練的生成式AI模型來創造或設計針對特定應用的新分子。該公司正在透過使用Carnegie Mellon大學在Accelerated Computational Electrochemical系統的Discovery專案開發的軟體，進行相關工作。

Aionics也開始使用OpenAI基於GPT 4建立的大型語言模型，幫助科學家在開始透過資料庫運作之前，篩選出數百萬種可能的公式。Aionics希望使用在現有電池材料上訓練的生成式AI模型來開發尚未發現的新材料。然後可以將這些分子添加到試管中進行合成，並在電池中進行測試。

一旦數十億候選人經過篩選並縮小到幾個，或者使用生成式AI模型進行設計且得到初步成果，Aionics就會向客戶發送樣本進行驗證。

總之，Aionics認為AI可能是人類加快電池開發時間表的最佳途徑。如果它們真的能夠突破現狀，那麼未來電池的發展不再是小步前進，而是大步向前。（802個字；圖1）


參考資料：
How generative AI is creeping into EV battery development. TechCrunch, 2023/10/14.
How AI could supercharge battery research. MIT Technology Review, 2023/10/12.


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