尖端的电子产品，包括电动汽车和最新的智能手机，都依赖于电池，这些电池的化学成分仍然在很大程度上是通过反复试验手动开发的。现在，一项新的研究表明，人工智能可以指导机器人快速找到先进的新电池配方。一组科学家于9月27日在《自然通讯》杂志上在线详细介绍了他们的发现。

开发新电池的传统技术可能需要数年时间，因为研究人员必须对许多可能的组件进行实验。由于需要实现多个相互竞争的目标，例如更长的使用寿命，更大的容量，更快的充电速度和更高的安全性，这变得更加复杂。

《自然通讯》的合着者、卡内基梅隆大学能源技术专家Jay Whitacre最近表示：在特斯拉电动汽车中发现的那种锂离子电池可能有一种初级盐 - 通常是六氟磷酸锂 - 以及两种或三种溶解盐的液体溶剂和一种或两种秘密添加剂，所有这些成分都有许多令人信服的潜在组合，可能含有多种盐，五种或六种或更多溶剂，多种添加剂，这些都可能非常复杂。

为了改进锂电池，人们必须通过千百次不断的复杂试验，以求找出最好的配方和最好的生产工艺，这是一项庞大且漫长的艰难工作。

一项新研究中，研究人员试图通过将名为Clio的机器人平台与称为Dragonfly的AI耦合来加速电池开发，以便以自主方式找到电池组件的最佳组合。是计算机建立模拟学习人工工作过程，帮助人们摆脱人工循环，而且使试验周期大大加快。

在这项新研究中，该系统自主地用六氟磷酸锂盐和溶剂碳酸乙烯酯，乙基甲基碳酸酯和碳酸二甲酯进行了实验。（在锂离子电池中，盐溶解在一种或多种溶剂中以形成液体电解质。锂离子从一种电解质转移到另一种电解质以携带电荷）

机器人系统使用泵将各种溶剂组合注入带有锂镍锰钴氧化物阴极和石墨阳极的袋子中。

在两个工作日内进行的42项实验中，该系统自主鉴定出六种电解质，这些电解质比传统的电解质成分能够更快地充电。这种方法对新化学物质的撞击速度是通过随机搜索发现它的速度的六倍。

研究人员指出，他们的系统每天可能比普通人类操作员进行更多的实验测量，并使用大约30%的实验室材料。在未来，他们认为他们的系统可能会被证明是做这项工作的人的20到1000倍。

这些实验的唯一目标是更快地充电电池。此外，这个系统还可以同时进行其他的多个目标任务。