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　　　　实现这一设想，需要分子具备严格且复杂的物理化学性质，无法依靠传统的理论和经验进行设计。团队利用AI结合化学信息学将分子结构和性质数字化，通过引入有机化学、电化学、材料工程技术方面的大量关联性质构建数据库，利用非监督机器学习进行分子推荐和预测，成功获得了从未被报道的锂离子载体分子——三氟甲基亚磺酸锂（CF3SO2Li）。团队验证发现，该合成分子具备各种严苛的性能要求，成本低易合成，具有良好兼容性，并成功在软包、圆柱、方壳和纤维状锂离子电池器件上实现应用。

最新研究旨在克服这些障碍。该团队来自意大利卡利亚里大学、美国加州大学圣巴巴拉分校、匹兹堡大学以及东京科学研究所。他们采用了一种特殊的磁光材料——铈掺杂钇铁石榴石，这种材料的光学属性可以根据外部磁场的变化而动态调整。通过引入微型磁体作为数据存储单元，并控制光信号在材料中的路径，研究团队成功开发出一种全新的磁光存储器。

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