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　　　　团队使用普通的3D打印机和成本低廉、可生物降解的材料，打印了这些无半导体器件。虽然这些器件性能还不足以与传统半导体晶体管相比，但它们已能执行一些基本的控制任务，比如调节电动机的速度。这项新技术使用的能量较少，产生的废物也更少，不仅降低了生产成本，还减少了对环境的影响。

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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。