【錨定2035·院士談科學(xué)報(bào)國】AI for Science 助力電池材料技術(shù)新質(zhì)發(fā)展

編者按：習(xí)近平總書記指出，“科學(xué)普及是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展的重要基礎(chǔ)性工作?！睘橹Ω咚娇萍甲粤⒆詮?qiáng)，中國科協(xié)科普部聯(lián)合光明網(wǎng)推出“院士高端科普”欄目，邀請各領(lǐng)域院士就我國當(dāng)下熱點(diǎn)科技問題給予權(quán)威解答，服務(wù)引導(dǎo)更多科技工作者提升科研科普能力，促進(jìn)全民科學(xué)素質(zhì)提升，為科技強(qiáng)國建設(shè)貢獻(xiàn)科普力量。#千萬IP創(chuàng)科普

當(dāng)前，AI（人工智能)賽道正如火如荼，而風(fēng)口已刮向動(dòng)力電池，包括計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等AI技術(shù)正成為提升極限制造體系的關(guān)鍵手段。

電池，這個(gè)看似不起眼的小物件，卻承載著能源轉(zhuǎn)型、綠色發(fā)展的重大使命。從手機(jī)、電動(dòng)車到儲(chǔ)能系統(tǒng)，電池?zé)o處不在，其性能的提升直接影響著我們的生活質(zhì)量和社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。然而，電池材料的研發(fā)卻是一個(gè)周期長、成本高、效率低的復(fù)雜過程。面對這一挑戰(zhàn)，能否借助AI的力量，為電池材料的研發(fā)插上翅膀？

答案是肯定的。近年來，AI在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛，其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力為解決電池材料研發(fā)中的難題提供了新的思路。正是基于這樣的背景，我們團(tuán)隊(duì)開始了AI for Science在電池材料技術(shù)上的探索之旅。

鄂維南院士

我們的目標(biāo)很明確，就是要打造一套類似于芯片設(shè)計(jì)行業(yè)EDA工具的電池研發(fā)BDA工具。這套工具將利用AI算法，對電池材料的性能和配方進(jìn)行智能推薦和優(yōu)化，從而大大縮短研發(fā)周期，提高研發(fā)效率。這聽起來很美好，但實(shí)現(xiàn)起來卻困難重重。其中，最大的挑戰(zhàn)在于如何將AI與實(shí)驗(yàn)形成閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)快速的迭代和優(yōu)化。

為了解決這個(gè)問題，我們采取了“理性設(shè)計(jì)+實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證”的策略。首先，利用AI模型對電池材料的性能和配方進(jìn)行初步預(yù)測和推薦。這些模型不是簡單的黑箱操作，而是基于物理模型和基本原理構(gòu)建的。大家知道，在科學(xué)研究的場景中，數(shù)據(jù)是稀缺且寶貴的。因此，可靠的模型必須充分利用每一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過物理模型的引導(dǎo)，提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。

接下來，我們將AI模型的推薦結(jié)果交給實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)通過精細(xì)的實(shí)驗(yàn)操作，對模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行逐一驗(yàn)證，并將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)反饋給AI模型進(jìn)行微調(diào)。這樣，AI模型就能在不斷的學(xué)習(xí)和迭代中逐漸逼近真實(shí)世界的復(fù)雜情況，為電池材料的研發(fā)提供更加精準(zhǔn)的指導(dǎo)。

在這個(gè)過程中，我們遇到了很多挑戰(zhàn)。比如，如何整合海量的數(shù)據(jù)資源？如何構(gòu)建既準(zhǔn)確又高效的AI模型？如何確保AI模型與實(shí)驗(yàn)的緊密耦合？這些問題都需要我們不斷地探索和實(shí)踐。但正是這些挑戰(zhàn)，激發(fā)了我們團(tuán)隊(duì)的創(chuàng)新精神和攻堅(jiān)克難的決心。

1989年鄂維南（右一）從加州大學(xué)洛杉磯分校博士畢業(yè)時(shí)，與左一陳大岳、中間楊煥安合影

經(jīng)過幾年的努力，我們?nèi)〉昧艘恍┏醪降某晒?。比如，在電解液配方?yōu)化方面，我們的AI模型已經(jīng)能夠給出較為準(zhǔn)確的推薦結(jié)果，并在實(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)證，提高了電解液的性能，還大大縮短了研發(fā)周期。我們在固態(tài)電池等領(lǐng)域的嘗試，也取得了積極的進(jìn)展。

科技自立自強(qiáng)之路任重而道遠(yuǎn)。AI在電池材料技術(shù)上的應(yīng)用還只是一個(gè)開始，未來還有更多的挑戰(zhàn)和機(jī)遇等待我們?nèi)ヌ剿骱桶盐?。比如，如何進(jìn)一步提高AI模型的預(yù)測精度和泛化能力？如何構(gòu)建更加完善的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證體系？如何推動(dòng)AI與電池材料技術(shù)的深度融合和創(chuàng)新發(fā)展？這些都是我們需要思考和解決的問題。

科學(xué)報(bào)國是我們每一個(gè)科研工作者的使命和責(zé)任。只有堅(jiān)持自主創(chuàng)新，掌握核心技術(shù)，我們才能在全球科技競爭中立于不敗之地。而AI作為新一輪科技革命的重要驅(qū)動(dòng)力，正為我們提供了前所未有的機(jī)遇。我們應(yīng)該充分利用這一機(jī)遇，加強(qiáng)AI在科學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用和創(chuàng)新，推動(dòng)科技自立自強(qiáng)戰(zhàn)略的實(shí)施和落地。（作者：鄂維南，中國科學(xué)院院士、北京大學(xué)教授；光明網(wǎng)記者宋雅娟采訪整理）