随着科学发现方法的革新，人工智能（AI）和量子技术正推动材料研究从数十年压缩到数月甚至数周。尽管这些技术仍在持续发展，但它们在电池开发领域已表现出了初步成功，预示着未来可持续、高性能能源存储变得更加普及和环保。
人工智能与先进计算手段，正帮助科学家快速识别和开发新型电池材料，减少对锂及其它稀缺资源的依赖。微软与美国能源部太平洋西北国家实验室（PNNL）联合研究，已发现一种新的固态电解质——NaxLi3−xYCl6，有望减少约70%的锂用量，这标志着向更可持续高效电池迈出了重要一步。
研究首先由微软运用其AI驱动平台Azure Quantum Elements，对3200万种无机化合物进行筛选。AI模型M3GNet通过加速分子动力学模拟，评估原子扩散率等电解质关键性能。在多轮筛选后，这一庞大名单被缩减至约50万种稳态候选，再进一步筛选至18种潜力材料，整个过程仅耗时80小时，而以往传统实验和计算可能需数年时间。
PNNL团队随后合成了最佳候选材料，并将钠和锂离子共同嵌入其晶体结构。此前因离子尺寸差异和电荷相似被认为难以实现的混合离子方案，经过测试后发现钠、锂离子可协同加速彼此在电解质通道中的迁移。
这种新型固态电解质在多种温度下均展现出优秀的离子导电能力，为安全、高密度固态电池的实际应用提供了支持。固态电池以固体材料取代可燃液体，更安全且能量密度高于普通锂离子电池。
更广泛而言，利用AI开展电池研究正成为新的范式变化。新泽西理工学院的Dibakar Datta等学者使用机器学习框架（如晶体扩散变分自动编码器和大型语言模型）探索多价离子电池，采用镁、钙等可携多重电荷的大离子。尽管这些离子可能干扰现有材料设计，但AI能高速筛选合适的多孔结构以适配它们。
在IBM研究院，利用训练有数十亿分子的AI模型，团队能更高效识别和优化复杂电解质配方。基础模型和深度检索算法加快了高导电性和稳定电池安全化学品的发掘。
此外，IBM还引入数字孪生技术，模拟电池在上千次充放电周期后的性能退化。借助这些模型，科学家可在极短时间内预测材料长期表现，远远快速于实验室实际测试。IBM还与多家电动车制造商合作，采用AI驱动的方法设计下一代高电压电解质。
展望未来，微软和IBM均在探索量子计算在电池材料研究中的作用。量子计算有能力以传统计算无法达到的细粒度模拟原子和分子互动，实现对复杂固态材料和创新化学体系（如锂-硫或钠离子电池）的精确建模，有望进一步加速发现过程，提高设计优化水平，实现更持久、更高能量密度的电池。