盖世汽车讯 据外媒报道，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）研究人员开发出新方法，可加快制造更优化电池的过程。相关论文发表于期刊《Nature Communications》。研究小组在论文中详细描述了将一种独特类型的机器人与人工智能（AI）学习系统配对的过程，从而创造出更有用的非水液体电解液。
图片来源：期刊《Nature Communications》
随着手持设备的销量猛增且汽车制造商转向电动汽车，市场对续航时间更长、充电速度更快的电池的需求也在不断增加。当前的电池技术发展落后，化学家们在不断努力以推进电池技术，但仍需数年才能取得成果。在这项新研究中，匹兹堡的研究人员试图通过使用自动化技术来加快这一过程。
大多数电池设计的核心是创造一种非水性锂离子电池电解液，这种电解液比以前开发的电解液效果更好。研究人员倾向于优化的离子电导率。为了加快寻找这种电解液，研究人员创建了一个名为Clio的机器人。该机器人接收用于制造电解液的成分，然后按照一系列说明制作样品。
然后，研究人员添加了一台运行深度学习AI应用程序（称为Dragonfly）的计算机，可接受来自Clio和机器人产生电解液中传感器的数据。Dragonfly对样本进行分析，然后提出可能的改进建议。Clio接受这些改进并制作出一个新样本。系统会重复多次上述循环（每次大约需要两天），从而使电解液逐渐改善。在研究人员指定的时间点，该机械配对可停止运行，使研究人员能够测试已生产的产品。
在测试中，研究人员发现他们的配对系统可按预期工作，且电解质样品逐步改进。最终研究所得的最好的电池比目前市场上最好的电池性能高13%。
未来，研究人员计划继续改进该系统，以允许测试更多目标，并可能使其运行得更快。
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