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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。
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赵黎明介绍，该项目历时12年，开展了从菌种高通量筛选、代谢网络调控、发酵过程优化控制到产品分离纯化精制的全链条技术创新，大幅降低了原料单耗、过程能耗和三废排放量。迄今，该项目授权发明专利27件，发表论文44篇，制定标准5件，并在6家企业实施了产业化应用，建成了万吨级氨糖绿色制造生产线。
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