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随着各国争夺全球电池市场（预计到2027年将达到2797亿美元），人工智能（AI）已成为加快创新速度的一种富有前景的工具。

新一代电池必须能够快速充电，同时不出现故障。这些电池还需要超越当前性能标准，保持较低的重量，并由易于大规模生产的材料构成。研究人员花费数十年时间来探讨解决方案，由于实验缓慢、周转时间长以及艰难的发现过程，相关进展缓慢。AI有助于解决这些长期挑战，并缩短评估电池材料、电芯架构和化学物质的过程，将其从数年减少为数月。

生成电池性能数据的传统方法，是不断向电池电芯中注入能量，直到电池耗尽。研究人员不得不耗费多年时间，对电池进行成千上万次充放电，才能得到所需要的结果。通过这种方法来预测电池退化，对于开发更安全、更不易燃烧的电池至关重要。然而，考虑到一些相对较新的应用正在迅猛发展，如电动汽车和家用太阳能+储能技术，显然没有多少时间可以浪费了。

电池科学家采用系统级方法，通过AI来更有效地测试和了解电池组，及其集成和预期性能。这类AI应用还包括各种电芯类型，以及其中不同的化学成分和预期性能，并有助于确定在多个电池或电池组中分配能量的**方法。

以前，研究人员面临着艰巨的任务，即缩小下一代电池应用所需替代材料的范围。这一过程需要评估人员分析从测试过程中收集的大量数据。研究人员的操作速度，只能和计算信息的机器一样快，而这往往需要数年时间才能有所进步。

通过AI，可以发现一些原本不会考虑的有用材料组合。将人工智能应用于材料发现过程，已在超导体等许多领域产生了有趣的结果，在电池领域将具有良好的应用前景。

以往几十年，人们大多致力于通过电池化学来改良电池。然而，改变电池的物理性质，已被证明可以提高电池的关键性能指标，如密度、容量和安全性等。电池科学家可以利用AI，**地了解电极水平上的结构-属性关系，以便为任何既定应用设计**电池结构。根据电池的使用方式和其他技术规格，AI可以对可能的结构设计提出有价值的建议，从而优化电池性能。

甚至可以调整AI算法，基于尚未应用的新兴技术和化学方法，提出可能性。这就像拥有一家快速建筑的电池原型工厂。从节省时间和成本的角度来看，对整个价值链来说颇有益处。

例如，电动汽车的性能在很大程度上取决于电池电芯。将其与AI结合起来，以**地了解如何提高电芯性能，而不仅仅是改进电池管理系统，具有重要意义。这将有助于为电动汽车应用开发下一代电池奠定基础。

在电池科学领域，尽管人工智能仍是新兴应用，已有很多展示其巨大潜力的例子。例如，斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员，利用AI确定在10分钟内为电动汽车电池充电的**方法。传统方法需要500天的评估过程，而该团队利用具有高度针对性的AI算法，在短短16天内，就从224个选项中确定了**充电方法。

不仅是研究人员，很多大公司也在采取这种作法。大众正在与谷歌合作，利用AI和量子计算来模拟和优化高性能电池的结构。松下声称，受益于AI，其在测试新设计时，可以大幅减少电池充放电的必要次数。这些只是其中几个例子，随着机器学习技术的发展，相关应用和优势也将迅猛发展。

目前，电池行业的竞争环境越来越激烈。下一代电池实现商业化的时间，从5年到15年不等。保持竞争优势可能取决于，通过AI来加快测试阶段，并确定可以实现成本效率和性能改进的领域。