固态电解质合成设备
制备固态电解质
测试全固态电池
在追求更安全、更强续航电池的道路上，科学家们一直面临两大难题：一是寻找新材料就像“大海捞针”，往往需要数月甚至数年反复尝试；二是实验数据极为稀缺，每一步探索都像是“摸着石头过河”。 而如今，一个正在建设中的智能研发平台，正尝试改变这一困境。
当AI遇上材料科学：一场“化学反应”正在发生
最近，在上海“百团百项”专项支持下，上海交通大学溥渊未来技术学院万佳雨老师团队正搭建一个“人工智能固态电解质高通量材料研发平台”的创新系统。它虽然仍在建设中，但目标清晰：让固态电解质新材料研发不再“凭运气”，而是“有导航、有地图、有快车道”。 传统材料研究往往如同“盲人摸象”，科研人员需做大量实验才能摸清一种材料的“脾气”。而现在，这个平台正尝试用AI算法和大模型，结合自动化设备，为固态电解质新材料研发装上“智能导航系统”，指引探索从“模糊试错”走向“精准突破”。 项目负责人表示“我们希望未来只需几周，就能完成过去需几年才能实现的固态电解质新材料筛选与验证。”
数据难题的“两全解法”：建数据库 + 教AI“举一反三”
通常，AI模型像学生做题，题目见得多，答题才更准。但固态电解质的可用数据寥寥无几，这就好比让学生只看了两三道例题，就去解一道全新的难题。 怎么办？
团队采取了“三步策略”：
第一，自建“固态电解质材料库”。既然现成数据少，团队就系统梳理、收集、整理固态电解质的成分、结构与性能数据，构建一个专属于这个领域的、持续成长的“数据库”，相当于为这个新方向撰写一本不断更新的“习题册”。
第二，开发“小样本学习”算法。仅仅积累数据还不够，因为短期内数据量依然有限。团队因此研发了适用于“小样本”的AI算法 (团队相关成果在《Joule》《eScience》发表)。这种算法具备“举一反三”的能力，即使只有有限固态电解质数据，它也能从已知信息中挖掘出潜在规律，并较准确地预测固态电解质新材料的性能。 就像一个善于总结方法的学生，做几道题就能掌握一类题型。如此，团队一边积累数据、夯实基础，一边训练AI、提升其“材料直觉”，从而在数据有限的情况下，也能有效预测固态电解质新材料性能，大幅减少“尝试-失败-再尝试”的循环。
第三，建立"秒级"数据通道，加速AI学习循环。我们研发的"秒级超快合成"技术，最快能在8秒内完成一种固态电解质样品的合成，并基于此提出了固态电解质秒级合成的通用策略。这为AI模型提供了快速获取训练数据的有效途径。这项突破性工作的相关成果已在《Science Advances》《Advanced Materials》等国际知名期刊发表。基于此核心技术，我们正在构建"固态电解质高通量超快合成平台"，该系统未来将实现从配料、烧结到性能测试的全流程自动化，为AI持续提供高质量的固态电解质实验数据。通过这种"快速产生数据-实时训练AI"的闭环，固态电解质新材料研发效率将得到革命性提升，最终实现"机器自动实验、AI智能预测、专家专注创新"的全新研发模式。
聚焦固态电解质：寻找下一代电池的“理想材料”
固态电解质被公认为下一代更安全、更高能量密度电池的关键材料。过去，找到一种性能优异的固态电解质往往需要漫长探索。而现在，这个正在构建的平台，正是要为这一“寻材之路”铺设快车道。 借助AI辅助，研究人员可更高效地筛选和优化固态电解质材料，为开发下一代高性能电池提供关键支撑。
展望：不仅是平台，更是一种新研究范式
尽管平台仍在持续完善中，但它已展现出AI在材料科学领域的强大潜力。正如团队所言：“我们构建的不只是一个工具平台，更是一种新的研究模式。” 当AI的“智能推演”遇上科学家的“经验直觉”，当数据驱动的“精准预测”融入实验探索的“科学验证”，材料研究的未来正在打开新的可能。这个成长中的平台，或许很快将帮助我们找到那些能够真正改变生活的“梦想材料”。
供稿：百团百项项目团队
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