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微软通过AI加速新材料筛选:20年任务在80小时内完成
微软与太平洋西北国家实验室(pnnl)联手利用人工智能技术,成功识别出适用于电池的新材料,预计可将锂金属使用量减少最多70%。
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微软
现有锂电容易过热和起火,而且提取过程需要大量的水和能源,因此对环境有负面影响。
微软和PNNL利用人工智能筛选了3200万种潜在材料,并在80小时内将候选名单缩小到23种,其中5种是已知材料。团队表示,如果使用传统方法获取这些材料,将需要二十多年的时间。
微软研究院微软量子雷德蒙德(QuArC)小组负责人 Krysta Svore 表示:
我们需要把未来 250 年的化学材料科学压缩到未来 20 年,对吗?这是因为我们想要拯救我们的地球。从这些结果中可以看出,人工智能和高性能计算的结合能够加速科学发现。
PNNL 项目开发办公室主
任、物理化学家 Karl Mueller 表示:
最重要的是我们能够快速获得新想法和新材料。如果我们能意识到这种加速度,我相信这将成为未来寻找这类材料的必然选择。
VALL-E
VALL-E是一种用于文本到语音生成 (TTS) 的语言建模方法
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根据报道,IT之家了解到,这种候选材料被简称为N2116,它是一种固态电解质,相对较安全,不易发生爆裂和火灾。

太平洋西北国家实验室材料科学家正在用合成的固体电解质组装纽扣电池 微软
科学家目前仍在研究剩余的 17 种潜在材料,寻找替代锂金属的最佳材料。
团队还利用生成式人工智能和高性能计算,让这一过程变得更简单、更快捷。
【来源:IT之家】
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2024-01-14
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