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为此,国际合作研究团队通过使用人工智能的深度学习方法,设计神经网络,生成基于实际观测的中性碳吸收线特征的大量仿真样本去训练深度学习神经网络,并使用这些被“训练好”的深度学习神经网络在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收体。
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团队提出了打破电池基础设计原则中锂离子依赖共生于正极材料的理论,通过AI和有机电化学的结合,创新设计出锂载体分子,将电池活性载流子和电极材料解耦。这种载体分子可以通过“打一针”的方式注入废旧衰减的电池中,精准补充电池中损失的锂离子,实现容量的回复。使用这一技术,电池在充放电上万次后仍展现出接近出厂时的健康状态,循环寿命从目前的500-2000圈提升到超过12000-60000圈。此外,电池材料必须含锂的束缚规则也被打破,使用绿色、不含重金属的材料构筑电池成为可能。
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