微軟和 PNNL 借助人工智能，篩選了 3200 萬種潛在材料，并在 80 小時(shí)時(shí)間內(nèi)將名單縮小到 23 種，其中 5 種是已知材料。團(tuán)隊(duì)表示如果使用傳統(tǒng)方法獲取這些材料，這個(gè)過程將耗時(shí)二十多年。

　　微軟研究院微軟量子雷德蒙德(QuArC)小組負(fù)責(zé)人 Krysta Svore 表示：

　　我們需要把未來 250 年的化學(xué)材料科學(xué)壓縮到未來 20 年，對(duì)嗎?這是因?yàn)槲覀兿胍任覀兊牡厍颉倪@些結(jié)果中可以看出，人工智能和高性能計(jì)算的結(jié)合能夠加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)。

　　PNNL 項(xiàng)目開發(fā)辦公室主任、物理化學(xué)家 Karl Mueller 表示：

　　最重要的一點(diǎn)是我們獲得新想法、新材料的速度。如果我們能看到這種加速度，我敢打賭，這是未來尋找這類材料的必經(jīng)之路。

　　從報(bào)道中獲悉，這種候選材料簡(jiǎn)單地稱之為 N2116，是一種固態(tài)電解質(zhì)，危險(xiǎn)系數(shù)較低，不容易爆裂和引發(fā)火災(zāi)。

　　科學(xué)家目前仍在研究剩余的 17 種潛在材料，尋找替代鋰金屬的最佳材料。

　　團(tuán)隊(duì)還利用生成式人工智能和高性能計(jì)算，讓這一過程變得更簡(jiǎn)單、更快捷。