全球对锂离子电池的需求急剧增加，然而伴随而来的是不断上升的成本和日益枯竭的材料资源。由于电池内部的电化学系统复杂性，它依赖于电池的化学成分、温度、循环速率、操作电压范围以及物理设计等多个因素，因此一直以来，预测锂离子电池的性能和寿命一直是一个持续挑战。迄今为止，唯一确定电池寿命的方法是进行大量的实时测试。这条路径的缺点包括创新速度迅猛，使得正在测试中的电池化学成分和设计变得过时。
最近，NOVONIX 与 Alphabet 的分拆子公司 SandboxAQ 宣布合作，利用 SandboxAQ 的基于人工智能的化学模拟软件和 NOVONIX 的超高精度库仑计（UHPC）技术。这种合作的增强数据和分析能力与 NOVONIX 的 UHPC 测试设备、研发原型和测试服务相辅相成，以更快地提供可操作的信息。利用短期、高通量的 UHPC 测试与先进的人工智能模型来准确预测电池寿命将加速新电池化学成分的创新。
这次合作伙伴关系是 SandboxAQ 进军量子动力材料科学领域的第一步。根据 SandboxAQ AQ 应用发现部门的技术负责人 Ang Xiao 的说法：“能够创建化合物的数字孪生体，迅速模拟和观察它们的分子级化学相互作用和性质，为科学家和研究人员创造下一代材料，以用于广泛的行业和用例，创造了巨大的机会。”
Xiao 解释说：“SandboxAQ 在开发高度有效的战略方面有着卓越的记录，可以利用 TPUs 的大规模线性代数、大规模 DFT 结果以及一种名为 DMRG 的 Post-Hartree-Fock 方法来扩展量子化学模拟工具，规模达到前所未有的程度。这些工具为一套解决方案奠定了基础，将量子力学计算的准确性与人工智能的速度和能力相结合，运行在传统计算硬件上。”
虽然全球对电动汽车的需求正在蓬勃发展，但充电基础设施尚未跟上。电动汽车制造商需要更持久、更强大、更高效、更耐用和更轻的电池，以推动更适合消费者和商业用途的驾驶友好型车辆。
Xiao 表示：“电子行业对于在手机、便携式电子设备和物联网设备中使用的更小、更强大、更持久、更耐用和环保的电池的需求是巨大的。材料科学的进步将帮助电池制造商改进其化学配方，实现更大的功率、寿命和性能。它将帮助他们设计更小的电池，并识别或创造新材料，减少对供应有限且难以提取或采购的钴或锂的依赖。”
预计 SandboxAQ 的预测建模技术和 NOVONIX 的行业领先专业知识将改变电池行业在研究和制造的每个阶段做出有根据的化学配方、工艺、电池和技术决策的能力。这些公司预计这些模型将在 2024 年上半年用于数据产品和服务。您可以在此处找到有关更多信息的新闻稿。
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