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在热力学研究中，理解一个系统能够被提取出多少功，具有十分基础且重要的意义。针对这一问题，理论研究者们提出了量子系统在循环幺正演化下的最大可提取功这一物理量，并于近期指出量子相干对于最大可提取功的重要作用。然而，实验上尚缺乏对这两个重要物理量关系的检验和展示，其主要原因是有效测量最大可提取功具有相当的挑战性。

　　　　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。