研究團隊利用高性能計算技術和先進的AI，對超過3200萬種潛在的無機材料進行了分析。在短短80小時內，這個系統將候選材料縮減到了18種，這些材料均有望用于電池開發。之后，研究人員對這些候選材料進行了人工測試，發現了一種看起來非常有前途的電解質。

鋰離子電池正成為可持續能源轉型中的一種不可或缺的工具。據美國能源部預計，由于它們的日益重要性，到本十年末，對鋰的需求預計將增加5到10倍。然而，自然界中的鋰儲量相對稀缺，開采成本高昂，且對環境和當地社區有害，還容易引發地緣政治沖突。因此，科學家和政策制定者都迫切希望找到可以替代鋰的材料。

該材料是一種固態電解質。先前人們認為由于化學特性的原因，鈉離子和鋰離子不能在同一個固態電解質系統中共用，但人工智能系統表明，這樣的材料是可能的。當研究人員測試這一理念時，結果證實了這一點。

由于這種電解質同時使用了鋰和鈉以及其他元素，它減少了所需鋰的量高達70%。自從發現這種材料以來，微軟和PNNL的研究人員已經合成了這種材料，并用它制作了功能性原型電池。目前，他們正在對這些電池進行實際應用測試。

像這樣的任務，本質上涉及篩選大量數據，非常適合人工智能來完成。類似的技術也被用于發現新的藥物化合物。2020年，MIT的研究人員使用專門設計的計算機算法，從一個包含超過1億種化學化合物的巨大數字檔案庫中篩選，成功識別出一種強效抗生素，甚至能夠殺死超級細菌。

這一突破性的發現不僅展示了人工智能在科學研究中的應用前景，也為未來的電池技術和可持續能源解決方案開辟了新的道路。