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標題 [新聞] 新創公司企圖使用生成式AI發現電池材料，
時間 Tue Oct 17 17:28:21 2023
標題 [新聞] 新創公司企圖使用生成式AI發現電池材料，
時間 Tue Oct 17 17:28:21 2023
新創公司企圖使用生成式AI發現電池材料，改變電動車和電動航空的未來
原文連結：https://bit.ly/3QkJif5
![[圖]](http://iknow.stpi.narl.org.tw/Post/Figures/2023/market/mech_20086_20231017.png)
原文內容：
在2023年10月第一週的氣候科技活動的最後一場會議上，新創公司Aionics正式告訴世人
，人工智慧如何幫助開發未來電動跑車的電池材料。
鋰離子電池包含三個關鍵組成部分。有兩個電極，一側為陽極（負極），另一側為陰極（
正極）。電解質通常位於中間，可作為充電和放電時在電極之間移動離子的載體。
Aionics專注於電解質，它使用AI工具包來加速發現並最終提供更好的電池，其除了想幫
助電動車之外，還想為電動航空找出飛行過程中對電池的巨大需求之電池原料。這家總部
位於矽谷Palo Alto的新創公司成立於2020年，迄今已籌集350萬美元，其中包括來自
助電動車之外，還想為電動航空找出飛行過程中對電池的巨大需求之電池原料。這家總部
位於矽谷Palo Alto的新創公司成立於2020年，迄今已籌集350萬美元，其中包括來自
UP.Partners等投資者的320萬美元種子融資。
該新創公司已經與多家公司合作，其中包括保時捷的電池製造子公司Cellforce。 該公司
還與儲能公司Form Energy、日本材料和化學品製造商Showa Denko（現為Resonac）以及
電池技術公司Cuberg合作。
還與儲能公司Form Energy、日本材料和化學品製造商Showa Denko（現為Resonac）以及
電池技術公司Cuberg合作。
Aionics科學家使用AI加速的量子力學，可以在包含數十億已知分子的現有資料庫上運行
實驗，進而使得每秒可以考慮10,000個候選材料。再透過此AI模型學習如何預測下一次模
擬的結果，並幫助選擇下一個候選分子。每次運行時，都會產生更多數據，並且能夠更好
地解決問題。
實驗，進而使得每秒可以考慮10,000個候選材料。再透過此AI模型學習如何預測下一次模
擬的結果，並幫助選擇下一個候選分子。每次運行時，都會產生更多數據，並且能夠更好
地解決問題。
在某些情況下，Aionics更進一步，將生成式AI融入其中。Aionics不再依賴數十億種已知
分子，而是於2023年開始使用基於現有電池材料數據訓練的生成式AI模型來創造或設計針
對特定應用的新分子。該公司正在透過使用Carnegie Mellon大學在Accelerated
分子，而是於2023年開始使用基於現有電池材料數據訓練的生成式AI模型來創造或設計針
對特定應用的新分子。該公司正在透過使用Carnegie Mellon大學在Accelerated
Computational Electrochemical系統的Discovery專案開發的軟體，進行相關工作。
Aionics也開始使用OpenAI基於GPT 4建立的大型語言模型，幫助科學家在開始透過資料庫
運作之前，篩選出數百萬種可能的公式。Aionics希望使用在現有電池材料上訓練的生成
式AI模型來開發尚未發現的新材料。然後可以將這些分子添加到試管中進行合成，並在電
池中進行測試。
運作之前，篩選出數百萬種可能的公式。Aionics希望使用在現有電池材料上訓練的生成
式AI模型來開發尚未發現的新材料。然後可以將這些分子添加到試管中進行合成，並在電
池中進行測試。
一旦數十億候選人經過篩選並縮小到幾個，或者使用生成式AI模型進行設計且得到初步成
果，Aionics就會向客戶發送樣本進行驗證。
總之，Aionics認為AI可能是人類加快電池開發時間表的最佳途徑。如果它們真的能夠突
破現狀，那麼未來電池的發展不再是小步前進，而是大步向前。
心得/說明：(30字以上)
Aionics以人工智慧為基礎，專注於電解質的研發，應用AI工具包加速創新電池材料。透
過量子力學和生成式AI模型，快速篩選和設計電池材料，縮短開發周期，為電動車及電動
航空提供更優異的能源解決方案。
過量子力學和生成式AI模型，快速篩選和設計電池材料，縮短開發周期，為電動車及電動
航空提供更優異的能源解決方案。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 203.145.192.245 (臺灣)
※ 作者: stpiknow 2023-10-17 17:28:21
※ 文章代碼(AID): #1bBbEt6p (car)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/car/M.1697534903.A.1B3.html
→ : 不問蒼生問鬼神1F 10/17 17:32
→ : 發現了再說好嗎==2F 10/17 17:34
推 : 叫ai先做常溫超導吧3F 10/17 17:44
噓 : 兩坨純純瞎炒作的垃圾加在一起也不會誕生奇蹟啊= =4F 10/17 17:55
推 : 第三次工業革命是核能，第四次就是AI吧？5F 10/17 18:39
推 : 有幾款主流高爾夫球桿的桿頭內部結構是用AI算出來的啊6F 10/17 18:59
→ : 不如叫ai算命8F 10/17 19:07
推 : 跟藥廠找蛋白一樣9F 10/17 19:27
推 : 問題是你要先把AI模型發展好呀XD10F 10/17 20:06
→ : garbage in, garbage out11F 10/17 20:07
噓 : 讚 留言 分享12F 10/17 20:32
→ : 賈維斯？13F 10/17 23:27
推 : 噱頭騙投資啦，那麼強那超導、核融合都丟給AI好了14F 10/18 00:21
推 : 原來很多土鼈不知道現在全球各大實驗室都在用ai協助計算結構跟材料建模喔？ai在排除法上是相當不錯的工具，原本可能要做幾萬次以上的實驗，能透過ai分析篩選到只剩幾百個值得做，然後被說成噱頭XD15F 10/18 01:33
推 : 肥宅企圖用AI追子瑜。不知道的都是土鱉19F 10/18 07:38
→ : 這關鍵在怎樣的電腦輔助才能算AI？例如樓上說的，肥宅利用電腦的瘦身模擬軟體，輸入胖女的照片生成瘦下來的照片，然後標題就來了，肥宅試圖利用ai篩選可追的女朋友。
通常通常，會上新聞都是有目的的。
各大實驗室為什麼沒人給他發新聞？因為不需要。反過來說新創為什麼需要發新聞？目的出來了，為了達到目的前面就不一定是真的了。20F 10/18 10:15
通常通常，會上新聞都是有目的的。
各大實驗室為什麼沒人給他發新聞？因為不需要。反過來說新創為什麼需要發新聞？目的出來了，為了達到目的前面就不一定是真的了。20F 10/18 10:15
推 : 像圍棋一樣自我學習+大數據排列組合可以發現一堆人類從未發現的圍棋攻略,但材料的世界連大數據都沒有電腦怎麼學習
倒是近年新車車頭與車側一些極簡與小雞絲降低風阻的設計,應該真的是電腦跑流力公式與大數據出來的28F 10/18 10:40
倒是近年新車車頭與車側一些極簡與小雞絲降低風阻的設計,應該真的是電腦跑流力公式與大數據出來的28F 10/18 10:40
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