透過生成式人工智慧推進電動車電池開發
AI 工具加速研究
據 Aionics 的創始人表示如今已有可商業採購的化合物總數達到 100 億種。如果將這些化合物以每五個一組的方式進行搭配（這是製作電池中電解質材料的典型組合），結果將有 10 的 47 次方種。這的確是一個驚人的數位。在電池領域，這些組合都非常重要。找到適當的電解質材料組合，可以生產出充電速度更快、能量密度更高的電池，該電池可以用於電動車、電網甚至是電動飛機。不過問題也隨之而來。與藥物開發過程相似，找到合適的組合需要超過十年的時間和數以千計的失敗實驗。這正是 Aionics 的創始人聲稱他們的 AI 工具可以加快這個過程的原因。在最近的 Up Summit 活動上，Aionics 的聯合創始人兼執行長奧斯汀·森德克（Austin Sendek）告訴 TechCrunch 道：“問題在於候選方案太多，時間卻有限。”
AI 輔助電解質研究
鋰離子電池包含三個關鍵組成部分。一個陰極（負極）和一個陽極（正極）分別位於兩側，而一個電解質通常位於中間，用於在充放電時在陰陽極之間運輸離子。Aionics 專注於電解質的研究，並使用 AI 工具加速發現過程，以生產出更好的電池。這種以 AI 加速的量子力學方法也吸引了投資者的注意。這家位於帕洛阿爾託的初創企業成立於 2020 年，迄今已經籌集了 350 萬美元的資金，其中包括由 UP.Partners 領投的 320 萬美元的種子輪。Aionics 已經與幾家公司展開合作，包括保時捷的電池製造子公司 Cellforce、能源儲存公司 Form Energy、日本材料和化學製造商昭和電工（現已更名為 Resonac）以及電池技術公司 Cuberg。
這一整個過程始於一家公司對於電池的願望清單，或者說效能要求。Aionics 的科學家們使用 AI 加速的量子力學方法對一個已知化合物數十億的資料庫進行實驗。這使得他們可以每秒考慮 10,000 個候選方案，Sendek 表示。這個 AI 模型可以學習預測下一次模擬的結果，並幫助選擇下一個候選分子。每次執行模型，都會產生更多資料，並且它在解決問題方面越來越好。
生成式人工智慧的應用
Aionics 更進一步地將生成式人工智慧（generative AI）融入到研究中。除了依賴已知的數十億種化合物，Aionics 今年開始使用依據現有電池材料資料訓練的生成式 AI 模型，以設計符合特定應用需求的新分子。該公司還使用了 Carnegie Mellon 大學的加速計算電化學系統開發計劃中開發的軟體，進一步加快其研究程式。Aionics 的聯合創始人兼首席科學家 Venkat Viswanathan 曾任 CMU 副教授並領導該專案。
Aionics 還開始使用基於 OpenAI 的 GPT 4 的大型語言模型，幫助科學家在開始實驗之前篩選出數百萬種可能的化合物配方。這種聊天機器人工具已經透過 Aionics 選擇的化學教科書和科學論文進行了訓練，雖然它並不用於實際的發現過程，但科學家可以使用它來排除在特定應用中沒有用處的某些分子。Sendek 解釋道，一旦用這些教科書訓練完畢，語言模型就能與科學家互動，科學家可以向模型提問：“如果你能和教科書對話，你會問它什麼？”
但他迅速指出，這與一個人評價科學論文沒有什麼不同。“這只是提供了一個更高級別的互動方式。” 他說，同時指出所有結果都可以追溯到用於訓練聊天機器人的來源。“我認為對於我們這個領域而言好的是，我們尋求的不是具體的事實，而是設計原則。” 他在談論聊天機器人功能時表示。
選擇獲勝者
當數十億個候選專案被篩選並最終縮減到只有幾個專案時，Aionics 會將樣品提交給客戶進行取證。“如果第一輪沒有成功，我們會進行迭代，並可以進行一些臨床試驗來證實可行性，直到找到成功的產品。” Sendek 表示。“一旦我們找到獲勝者，我們就與我們的製造合作夥伴合作，將生產規模擴大，並將其推向市場。”有意思的是，這一過程甚至被應用在一些新穎的領域，比如水泥。Chement 是一家由 Viswanathan 共同創辦的新創公司，該公司也與 Aionics 合作，致力於利用可再生電力和原材料進行化學反應，生產出零排放產品，如水泥。
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