日前據外媒報道，富士通株式會社和日本理化學研究所公布了最新的鋰電池研發技術。兩者將應用第一性原理計算（量子力學）以及人工智能AI技術，對鋰離子電池的固態電解質新材料開發做合成評估，可以在資料和數據不全的情況下，也能夠嘗試更多材料的結合，并得以實際驗證。同時有了人工智能技術的支持，將大幅度提升鋰電池材料的開發速度，這對于目前緩慢前進的電池技術領域將是一個利好消息。

在傳統的鋰電池材料開發上，需要依賴研究人員長期積累的經驗和敏銳的直覺，在嘗試新的材料合成時，對于數據的依賴也很高。而第一性原理計算將基于量子力學可以預測的特征（波函數特性），在實驗之前就可以感知新材料的最佳組合模式，從而大幅減少實驗失敗次數。但同時第一性原理計算的負荷巨大，材料各種組成需要多重計算，將會耗費很長的研發時間。

所以研究小組引入人工智能AI技術，使其可以控制制第一性原理計算的運算次數，并更有指向性的對鋰離子電池固態電解質的三種含有鋰的氧酸鹽合成化合物進行了預測。結果證實，該方法能在更短的時間內，預測高鋰離子傳導率的最佳材料組合。同時還能夠在預測過程中發現效率更強的高鋰離子傳導率。

鋰離子傳導率是固態電解質最佳材料重要的特征之一，此次研究成果驗證了利用材料模擬和人工智能方法可高效開發不漏液、不起火的鋰離子電池，且會讓鋰電池的電解液活性效率更高，未來在電池應用市場就擁有巨大潛力。