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科學家利用AI技術加速新一代電池研發
近年科學發現方法有重大突破，結合人工智能（AI）與新興量子技術，能將數十年材料研究壓縮成數月甚至數週完成。雖然這些技術仍在發展中，但它們在電池開發上的初步成功，預示著未來可望實現更環保且高效的能源儲存方案，令可持續能源更易普及。
AI及先進運算技術正協助科學家迅速篩選及開發新型電池材料，減少對鋰及其他稀有資源的依賴。微軟與美國能源部太平洋西北國家實驗室（PNNL）合作，發現一款名為NaxLi3−xYCl6的新型固態電解質，能減少約70%鋰的用量，是向更環保高效電池邁出重要一步。
整個過程由微軟運用其AI驅動的Azure Quantum Elements平台開始，從3,200萬種無機化合物中篩選。AI模型M3GNet加速分子動力學模擬，評估原子擴散性等關鍵電解質性能。經過多輪篩選，最初的候選清單由數百萬減至約50萬，再進一步縮減至18個有潛力的材料，整個過程只用了80小時，而傳統實驗和計算往往需數年才能完成。
PNNL團隊隨後合成了最優材料，該材料結晶結構中同時包含鈉和鋰離子。這種混合離子設計過去被認為難以實現，因為兩者離子大小和電荷相似，但測試結果顯示，鈉離子和鋰離子互相促進，提升了電解質通道中的離子遷移效率。
這款新固態電解質在不同溫度下均展現出良好的離子導電性，具備應用於更安全且高能量密度固態電池的潛力。固態電池採用固體電解質，取代易燃液體，安全性更高，且能儲存比傳統鋰離子電池更多的能量。
不止於此，利用AI加速電池研究已成為業界新趨勢。新澤西理工學院的研究員Dibakar Datta，運用機器學習框架如晶體擴散變分自編碼器和大型語言模型，探索多價離子電池，如鎂和鈣離子電池。這些大離子能攜帶多重電荷，但對現有材料設計帶來挑戰，AI則能快速篩選合適的多孔結構以容納它們。
在IBM研究院，經過數十億分子訓練的AI模型，扮演關鍵角色，幫助辨識及優化複雜電解質配方。藉助基礎模型和深度搜尋演算法，IBM團隊加快尋找具高離子導電性和穩定性的安全電池化學物質。
此外，IBM利用數碼孿生技術，模擬電池經過數千次充放電循環的退化情況，讓研究人員能在短時間內預測長期性能。IBM亦與電動車製造商合作，運用AI驅動方法設計下一代高壓電解質。
展望未來，微軟和IBM都在探索量子計算於電池材料研究的潛能。量子電腦能模擬原子和分子相互作用，精細度遠超傳統系統，有望更準確地模擬複雜固態材料和創新化學體系，如鋰硫電池或鈉離子電池，進一步加快發現速度，優化電池壽命和能量密度設計。
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評論與啟示
這篇報導突顯了AI與量子計算在能源科技領域的革命性角色，尤其是在電池材料的發現和優化上。傳統材料研究耗時長、成本高，AI的加入不僅大幅縮短研發週期，更能在海量候選材料中精準篩選，提升成功率。微軟與PNNL合作發現的固態電解質，顯示混合離子策略或將成為突破鋰資源瓶頸的關鍵。
此外，IBM利用AI模擬電池退化的做法，為電池壽命預測和性能優化開闢新途徑，這對電動車等領域極為重要。量子計算的引入則象徵未來材料科學研究將進入更深入微觀層次，可能帶來根本性創新。
對香港而言，這代表本地科研機構和企業應積極擁抱AI與量子技術，結合本地產業需求推動新能源技術發展。尤其在全球推動碳中和和綠色能源轉型的大背景下，創新電池技術不僅是技術競爭，更關乎環境與經濟可持續發展。
總括而言，這波科技浪潮不僅是技術層面的突破，更是能源產業結構與供應鏈的深刻變革。香港作為國際科技及金融樞紐，應加強跨界合作，培養具AI和量子計算專長的人才，為未來能源科技創新和產業升級做好準備。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
