電池網(wǎng)團(tuán)隊經(jīng)過試驗數(shù)據(jù)搭建了一個猜測模型。根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，成員們練習(xí)出了一種核算機算法，它能夠去區(qū)分固態(tài)電解質(zhì)化合物的好壞。這個進(jìn)程和人臉辨認(rèn)很相似，機器在觀察幾個給出的樣本后，經(jīng)過深度學(xué)習(xí)不斷進(jìn)步辨認(rèn)的準(zhǔn)確度。
Sendek表明“已知的含鋰化合物的數(shù)量有幾萬個，咱們做過測驗的僅占很小一部分，但是其間一些化合物也許即是咱們正在尋覓的完美的導(dǎo)體。因而咱們樹立了一種核算模型，它經(jīng)過對咱們現(xiàn)已得出的現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，能夠從無窮的化合物數(shù)據(jù)庫種選擇出有也許到達(dá)咱們請求的資料。而且這種選擇辦法的速度比咱們現(xiàn)有選擇辦法的速度要快100萬倍左右?！?
為了樹立這種核算模型，Sendek花費了大約兩年的時刻搜集了一切和含鋰固態(tài)化合物有關(guān)的已知科學(xué)數(shù)據(jù)，工程量之大可想而知。這項論文的高檔作者，資料科學(xué)和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed在采訪中表明“為了樹立這個模型，Austin搜集了和這些資料有關(guān)的一切的人類智慧，以及曩昔幾十年的丈量和試驗數(shù)據(jù)。
恰是這些數(shù)據(jù)使得Austin得以樹立一個具有猜測才能的模型，猜測某種資料是會是好的固態(tài)電解質(zhì)。這種辦法使得咱們能夠以對比快的速度對一切的含鋰化合物進(jìn)行選擇，然后找出合適進(jìn)一步研討的最好候選資料”。
這個猜測模型運用了幾個評判規(guī)范對候選資料進(jìn)行選擇，包括穩(wěn)定性、本錢、富含量、鋰離子導(dǎo)電才能以及在電池電路中為電子從頭計劃路徑的才能。候選的資料是從“ The Materials Project”數(shù)據(jù)庫中選擇出來的，科學(xué)家們能夠從這個數(shù)據(jù)庫中探究上千個資料的物理和化學(xué)功能。
Sendek告訴鋰電池廠商“咱們對超過12000個含鋰化合物進(jìn)行了選擇，挑出了21個對比有潛力的固態(tài)電解質(zhì)，整個選擇進(jìn)程只需大約幾分鐘。我的大多數(shù)時刻本來都用來搜集和管理一切的數(shù)據(jù)，以及開發(fā)界說模型猜測準(zhǔn)確度的衡量機制?！毖杏懭藛T們終究決議對這21種資料進(jìn)行試驗室測驗，然后決議哪一種資料更合適應(yīng)用于現(xiàn)實場景中。
Reed表明“咱們的辦法能夠解決多種和資料有關(guān)的疑問，而且能夠進(jìn)步這些范疇的研討投資作用。跟著數(shù)據(jù)量的增多以及電腦技術(shù)的進(jìn)步，咱們的立異才能也將以指數(shù)方式進(jìn)步。”
