利物浦大學的研究人員創造了一種協作性的人工智能工具，它減少了發現新材料所需的時間和精力。在《自然-通訊》雜志上報道，這種新工具已經發現了四種新材料，包括新的傳導鋰的固態材料系列。
這種固體電解質將是開發固態電池的關鍵，為電動汽車提供更長的續航能力和更高的安全性，更多有前途的材料正在開發中。該工具將人工智能和人類知識結合起來，優先考慮那些最可能發現新功能材料的未開發的化學空間部分。
發現新的功能材料是一個高風險、復雜和往往漫長的旅程，因為通過結合周期表中的所有元素可以獲得無限的可能材料空間，而且不知道哪里存在新材料。新的人工智能工具是由利物浦大學化學系和材料創新工廠的研究團隊開發的，由Matt Rosseinsky教授領導，以應對這一挑戰。
該工具以人類無法達到的規模來研究已知材料之間的關系。這些關系被用來識別可能形成新材料的元素組合并進行數字排名。科學家們利用這些排名，有針對性地指導對龐大的未知化學空間的探索，使實驗調查的效率大大提高。這些科學家在人工智能提供的不同視角的啟發下做出最終決定。
到目前為止，一種常見而強大的方法是通過與現有材料密切類比來設計新材料，但這往往導致材料與我們已有的材料相似。因此，我們需要新的工具，以減少發現真正的新材料所需的時間和精力，例如這里開發的工具，它結合了人工智能和人類智能，以獲得兩者的優點。這種合作方式結合了計算機查看幾十萬種已知材料之間關系的能力，這是人類無法達到的規模，以及人類研究人員的專業知識和批判性思維，從而導致創造性的進展。新工具是可能在未來使科學家受益的許多協作性人工智能方法中的一個例子。
社會解決諸如能源和可持續發展等全球挑戰的能力受制于我們設計和制造具有目標功能的材料的能力，例如，更好的太陽能吸收裝置制造更好的太陽能電池板，或優秀的電池材料制造更長的電動汽車，或通過使用更少的有毒或稀缺元素來取代現有材料。
這些新材料通過推動新技術應對全球挑戰而創造社會效益，同時也揭示了新的科學現象和認識。所有現代便攜式電子產品都是由20世紀80年代開發的鋰離子電池中的材料促成的，這強調了僅僅一個材料類別是如何改變我們的生活方式的：定義新材料的加速路線將為我們的未來打開目前無法想象的技術可能性。
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