最近的电动汽车销量低于预期消费者担心关于成本、充电和续航里程。

　　初创公司和科学家正试图缓解这些问题利用人工智能设计电动汽车电池。

　　专家表示，人工智能可以大大加快电池的开发，使我们更接近更好的电动汽车。

　　电动汽车的销售似乎遇到了减速带。

　　过去一年，美国对电动汽车的需求有所降温，由于销售增长慢于预期，一些汽车制造商暂停了巨额投资。

　　调查显示，消费者对电动汽车的担忧包括成本、充电和续航里程。所有这些都源于电动汽车中最昂贵、最关键的部分——电池。

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　　电池初创公司Chemix的联合创始人杰森·克勒(Jason Koeller)认为，由于人工智能，这种情况可能会改变。

　　“当你想到电动汽车的普及时，几乎所有人们不想购买电动汽车的原因都与电池有关，”他告诉商业内幕网。

　　他补充说:“要么太贵，要么续航时间不够长，要么充电速度不够快，要么存在明显的安全问题——不管是什么问题，归根结底都是电池的问题。”

　　总部位于加州的化学公司(Chemix)今年4月获得了2000万美元的投资，是几家希望借助人工智能解决这些问题的初创公司和研究实验室之一。

　　化学公司正在利用机器学习算法开发电动汽车电池，这种电池充电速度更快，容量更大，寿命更长。

　　司机对电动汽车的另一个常见抱怨是，它们在炎热和寒冷的气候下往往会失去性能，而化学公司定制设计的电池可以帮助解决这个问题。

　　这家初创公司的人工智能技术还可以用来过滤掉常见的电池材料，比如镍和钴，这些材料与侵犯人权有关。

　　Koeller表示，使用人工智能设计电动汽车电池的主要优势是它大大加快了这一过程。《自然》杂志2020年的一项研究发现，机器学习模型可以将识别快速充电电池设计所需的时间从500天减少到16天。

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　　“我们正在解决的问题是加快电池的发展速度，”Koeller说，并补充说，这对于生产能够与内燃机汽车竞争的电动汽车至关重要。

　　他补充说:“我们肯定需要更好的电池性能，我们相信，我们实现这一目标的方法是用一种完全不同的方式来开发电池。”

　　佐治亚理工学院助理教授Micah Ziegler告诉商业内幕网，设计电动汽车电池需要三个步骤。

　　科学家们必须首先确定一种结构和元素组合，以生产出具有所需性能的电池材料，然后再开发合成配方并在实验室中测试该材料。

　　Ziegler说，潜在组合的数量之多以及对电动汽车电池的各种要求——包括寿命、安全性、成本和充电速度——使得电池设计成为一个漫长而困难的过程。

　　“选择的数量非常多。一旦你开始把不同的元素放在一起，我们谈论的可能是数万亿种不同的组合，”他补充道。

　　人工智能可以大大加快这一过程，比人类更快地识别出潜在的有前途的组合。

　　太平洋西北国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的物理化学家卡尔·穆勒(Karl Mueller)将电池设计描述为“爱迪生式”任务:一个漫长的试验和错误过程，科学家们在这个过程中比较和调整了数十亿种化学组合。

　　他告诉商业内幕:“这个过程很缓慢，可能需要数年时间才能找到新材料并对其进行修改。”

　　PNNL最近与微软合作，发现了一种有前途的新材料，可以利用微软的人工智能和云计算技术制造电动汽车电池。

　　他们发现的固态电解质对锂的依赖程度较低，锂是一种日益稀有的资源，构成了当今电动汽车电池的核心。它也比锂离子电池更不容易着火。

　　穆勒表示，将人工智能纳入PNNL的工作流程，使实验室能够大大加快将3200万种可能的化学组合削减到大约20种潜在电池设计的过程。

　　他说:“我们一直在与微软合作开发最新的人工智能工具，它使我们能够针对特定属性进行设计，并尽早淘汰那些我们认为不具备这些属性的东西。”

　　“这对于加快发现过程将是非凡的。我认为这将加快我们需要做的事情的发现速度，从而实现更多的电气化和更好的电动汽车。”穆勒补充道。

　　在某些领域，关于生成式人工智能的炒作可能正在消退，但它已经在一个领域获得了明显的好处，那就是科学界。

　　DeepMind的AlphaFold 3等模型改进了复杂生物蛋白质的绘制，可能为研究人员快速开发救命药物开辟了新的机会。

　　穆勒表示，PNNL与微软的合作使他相信，生成式人工智能的应用范围远远超出了加速电动汽车电池设计的范围。

　　他说:“基于大型语言模型构建科学代理，并将其与这些发现工作流程相结合，这种想法非常非常令人兴奋。”

　　“我认为一两年后，我们将无法认识到科学的发展方向，”他补充说。