微軟和 PNNL 借助人工智能，篩選了 3200 萬種潛在材料，并在 80 小時時間內將名單縮小到 23 種，其中 5 種是已知材料。團隊表示如果使用傳統方法獲取這些材料，這個過程將耗時二十多年。
微軟研究院微軟量子雷德蒙德(QuArC)小組負責人 Krysta Svore 表示：
我們需要把未來 250 年的化學材料科學壓縮到未來 20 年，對嗎?這是因為我們想要拯救我們的地球。從這些結果中可以看出，人工智能和高性能計算的結合能夠加速科學發現。
PNNL 項目開發辦公室主任、物理化學家 Karl Mueller 表示：
最重要的一點是我們獲得新想法、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之路。
從報道中獲悉，這種候選材料簡單地稱之為 N2116，是一種固態電解質，危險系數較低，不容易爆裂和引發火災。
科學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。
團隊還利用生成式人工智能和高性能計算，讓這一過程變得更簡單、更快捷。
