据外媒报道，研究人员越来越多地使用机器学习来开发新材料和化合物，以满足独特的设计要求。这种新方法有助于减少开发和测试材料所需的时间，并实现更快的发现。在卡内基梅隆大学，机械工程和塔塔咨询服务的博士生Adarsh Dave将其应用于电池设计，并取得了惊人的发现。
Dave希望减少温室气体排放，而电池创新是一种相对简单的减排方式。然而，由于化学反应过程的复杂性，实现创新往往需要很长时间，研究团队开始寻找加速创新的方法。本研究的重点是水性电解质。Dave表示，这种电解质非常适合储存可再生能源。设计高性能水性电池是解决这一问题的重要过程。然而，数量惊人的配方是我们设计过程的起点。Dave和他的团队建造了一个名为“Otto”的机器人平台，通过测量电解质的特性来确定其在电池中的有效性。将机器学习与Otto相结合，共同优化电池的电解液。计算机会告诉奥托要测试哪些电解质，然后奥托会告诉计算机这些电解质的财产。这种往返关系有助于机器学习优化并找到最佳电解质。奥托可以像人类一样快速混合和测试电解质，但与人类不同的是，奥托可以昼夜不停地奔跑。Dave和他的团队通过机器学习发现了一种“非直观的新型电解质”。如果没有这项研究，设计者可能仍然不知道这种电解质。这表明了机器学习在未来设计过程中的广泛应用前景。此外，Otto可以自动操作，加速测试和实验过程，使科学家能够专注于宏观研究。斯科特能源创新研究所所长Jay Whituck教授表示：在创新方面，尽管机器人或算法无法取代训练有素的化学家的直觉，但我们的系统无疑可以实现自动化，加快日常科学和设计任务的进程。我希望看到其他实验室的同事使用自动化来摆脱无聊的事情，真正加快电池创新的步伐
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