清華新聞網(wǎng)10月11日電 面對(duì)全球氣候變化與能源轉(zhuǎn)型的緊迫挑戰(zhàn)，高性能儲(chǔ)能技術(shù)的突破成為實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的重要途徑。電池作為關(guān)鍵的儲(chǔ)能器件，其性能優(yōu)化依賴(lài)于精準(zhǔn)的分子工程。然而，傳統(tǒng)分子設(shè)計(jì)手段往往依賴(lài)于成本高昂、周期冗長(zhǎng)的實(shí)驗(yàn)篩選，亟需新的方法加速創(chuàng)新進(jìn)程。隨著人工智能（AI）技術(shù)的發(fā)展，其在電池分子設(shè)計(jì)中的融合應(yīng)用展現(xiàn)出巨大潛力。
人工智能在構(gòu)建電池分子的構(gòu)效關(guān)系中發(fā)揮關(guān)鍵作用。依托數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，人工智能能夠高效預(yù)測(cè)電解液與有機(jī)電極分子的多項(xiàng)關(guān)鍵性質(zhì)，包括氧化還原電位，反映分子間相互作用的介電常數(shù)與供體數(shù)，主導(dǎo)離子傳輸行為的黏度與離子導(dǎo)率，以及熔點(diǎn)、沸點(diǎn)、閃點(diǎn)等基礎(chǔ)物理化學(xué)性質(zhì)。隨著人工智能的進(jìn)步，分子設(shè)計(jì)范式正由經(jīng)驗(yàn)式試錯(cuò)轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)引導(dǎo)的綜合策略。首先，引入可解釋模型以實(shí)現(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)并指導(dǎo)理性設(shè)計(jì)。隨后，采用高通量虛擬篩選高效遍歷化學(xué)空間。再次，以定向分子生成直接構(gòu)建具備目標(biāo)性能的候選結(jié)構(gòu)。最后，整合主動(dòng)學(xué)習(xí)與自主化實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，形成全自動(dòng)閉環(huán)式實(shí)驗(yàn)流程，從而顯著加速電池高性能分子的發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化。
AI賦能分子發(fā)現(xiàn)、加速電池創(chuàng)新論文封面
前期，清華大學(xué)化工系張強(qiáng)、陳翔等面向能源存儲(chǔ)和利用的重大需求，重點(diǎn)研究鋰電池的化學(xué)原理、關(guān)鍵能源材料與關(guān)鍵技術(shù)，提出并發(fā)展了離子-溶劑化學(xué)等原創(chuàng)理論，構(gòu)建了全球領(lǐng)先的電解液數(shù)據(jù)庫(kù)，開(kāi)發(fā)了電解液設(shè)計(jì)AI方法與化學(xué)機(jī)器人實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并面向快充、寬溫域等場(chǎng)景需求設(shè)計(jì)了新型電解液，為高效電解液研發(fā)提供了重要基礎(chǔ)。
近日，張強(qiáng)、陳翔以“AI賦能分子發(fā)現(xiàn)，加速電池創(chuàng)新”（Accelerating battery innovation: AI-powered molecular discovery）為題，在《化學(xué)會(huì)評(píng)論》（Chemical Society Reviews）撰寫(xiě)綜述文章，系統(tǒng)性地闡述了AI技術(shù)在下一代電池系統(tǒng)分子設(shè)計(jì)中的應(yīng)用進(jìn)展與前沿挑戰(zhàn)。該綜述總結(jié)了分子表示方法，以及機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、新興的大語(yǔ)言模型等多種AI算法，梳理了AI在關(guān)鍵分子性質(zhì)（如氧化還原電位、黏度、介電常數(shù)等）精準(zhǔn)預(yù)測(cè)中的顯著優(yōu)勢(shì)，進(jìn)一步探討了AI在化學(xué)知識(shí)挖掘、高通量虛擬篩選、分子定向生成和自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，指出了通過(guò)數(shù)據(jù)、算法、算力和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的深度融合，將極大加速電池技術(shù)的創(chuàng)新與發(fā)展，為構(gòu)建可持續(xù)的能源未來(lái)提供重要支撐。
清華大學(xué)化工系2022級(jí)博士生高宇辰為該綜述文章的第一作者，清華大學(xué)化工系教授張強(qiáng)和副研究員陳翔為該綜述文章的通訊作者。研究工作得到國(guó)家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金、清華大學(xué)自主科研計(jì)劃等的支持。
論文連接：
https://pubs.rsc.org/en/content/articlelanding/2025/cs/d5cs00053j
供稿：化工系
編輯：李華山
審核：郭玲
