來自美國斯坦福大學的研究人員使用人工智能和機器學習的辦法，找到了約21種固體的電解質材料，有希望徹底解決鋰電池爆炸問題。

近日，來自美國斯坦福大學的研究人員在《能源與環境科學》雜志上發表了他們的最新研究成果。與以往隨機測試個別化合物的方法來尋找新的固體電解質材料方式不同的是，研究人員運用了人工智能和機器學習技術，通過實驗數據構造預測模型，找到了約21種固體的電解質材料。此舉有望徹底解決鋰電池極易發生爆炸的問題。

通常，由于傳統鋰電池的電解液為有機液體，很有可能在不太高的溫度下就能發生副反應，產生氣體，導致電池膨脹后引起爆炸。而該團隊的研究人員訓練了一種模擬化合物的算法，對現有物質進行深度學習之后，從大規模的數據庫中篩選出合適的材料。

而團隊為了設計這個算法模型，耗費了大約兩年的時間。研究的帶頭人、應用物理學博士研究生AustinSendek表示：“我們篩選了超過12，000種含有鋰元素的化合物，最終找到了21種作為固體電解質的理想材料。篩選只需要花費幾分鐘。我絕大多數的時間，實際上是用于搜集和管理所有的數據，開發對于預測模型更可靠的度量機制。”

該團隊還將繼續測試這21種固體材料，驗證這些材料是否真的可以解決鋰電池爆炸問題。