芝加哥大学分子工程学院团队利用人工智能成功生成了完整的电池电解液配方，其性能与顶级锂离子电池现有水平相当。这项研究由实验室助理教授奇布耶泽·阿曼丘克沃领导，主要作者贾明·金表示，新一代电池电解液需同时满足导电性、稳定性、粘度等多种往往相互冲突的性能指标。传统人类研发难以在庞大的化学空间中逐一探索，而该团队开发的“电解液GPT”模型能自动平衡复杂配比，生成包含盐、溶剂及添加剂的全新组合。 研究人员首先针对电池领域优化了训练数据，避免模型生成仅适用于药物发现的分子。随后，设定了严格的离子电导率、氧化稳定性和库仑效率等参数进行训练。实验结果表明，AI生成的多种新配方在锂金属电池中表现出与当前最先进电解液同等的性能。这一成果验证了AI在材料发现领域的巨大潜力。 本次研究的核心创新在于开发了一种名为"fLine"的新行语言。传统的化学描述语言仅能表达分子结构，而fLine不仅能描述分子结构，还能精准记录溶剂比例、盐浓度、温度等混合细节。这使得AI能够理解并生成包含多种组分及特定比例的完整电解液配方，而不仅仅是单一分子。 该成果已发表于《JACS Au》期刊。阿曼丘克沃指出，虽然目前模型已能生成可被实验室验证的理论配方，但要实现真正的全面生成式电解液AI，仍需在扩大数据集和优化模型参数上继续努力。这一进展为加速下一代高能效电池的研发提供了重要的技术路径。