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幻量科技:人工智能材料研发平台加速电池研发 | “两业融合”典型案例

转自:上海经信委 2024-11-21 20:50:06

编者按

为贯彻落实十二届市委三次、四次全会精神,根据《上海市推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》,上海市经济和信息化委员会联合相关行业协会组织开展了2024年度“先进制造业和现代服务业深度融合发展”典型案例(简称“‘两业融合’典型案例”)征集选树工作。我们将专题介绍和分享遴选出的典型案例,促进“两业融合”优秀实践经验推广,为更多企业推动“两业融合”发展提供参考借鉴,助力现代化产业体系建设和经济高质量发展。

幻量科技:

人工智能材料研发平台加速电池研发

在新能源汽车动力电池产业链中,电解液作为核心组件,其性能直接关联到电池的能量密度、循环稳定性及安全性,进而决定汽车的续航里程、整体性能及成本效益。鉴于电解液组成的极端复杂性,包含多达30至50种通过精细工艺配比的原材料,其成分的不同组合与比例对电池表现具有深远影响。为应对电解液配方研发过程中存在的复杂性和高昂成本挑战,幻量科技凭借自主研发的MatCopilot®平台,运用人工智能技术,为电解液研发开辟了加速通道,显著提升了研发效率并降低了成本,为新能源汽车行业的创新发展贡献了重要力量。

AI加速材料设计流程,提升研发效率与经济性。在实施过程中,幻量科技的AI加速材料设计流程展现出了相较于传统研发流程的显著优势。初期筛选阶段,MatCopilot®平台凭借AI技术进行文献调研、数据分析、性能评估与优化改进。大模型技术与自然语言处理技术的结合,为研发团队从海量科学文献中迅速提取关键信息,构建了坚实的知识基础。通过主动学习结合贝叶斯优化,专家与模型在实验设计初期便能高效互动迭代,快速趋近设计目标。随着实验数据的积累,机器学习技术进一步应用于性能评估、正向模拟实验及逆向优化改进,通过建立数学模型模拟不同配方电解液的实际应用性能,逆向指导实验设计与配方优化。这一智能化流程不仅显著提升了研发效率,还降低了对实验数据的依赖,使得研发过程更加高效且经济。

注重技术沟通与落地,以客户为导向降低研发成本。在项目实施过程中,幻量科技高度重视技术的沟通与落地,充分考虑制造业客户的实际需求。技术服务不仅停留在理论层面,而是提供具体详尽的操作方法,并与电池客户实时同步,确保双方互通互联、紧密合作。鉴于研发对制造业客户而言是一项投资巨大且风险较高的活动,实验次数多、周期长,构成研发中最不可控的成本,幻量科技利用基于人工智能技术的研发平台,显著减少了实验次数,降低了研发成本。在实验设计方面,幻量科技自研的自适应搜寻方法结合机器学习,能够在极少的采样下迅速找到多目标的优解,相较于传统的网格搜寻和正交采样方法,大幅减少了所需的实验采样量,进一步助力客户实现研发成本的有效控制。

幻量科技MatCopilot®平台凭借AI技术在新材料研发领域取得了显著成效。针对复杂体系,公司能够快速提供并优化配方,实验次数大幅减少,研发成功率显著提升。此外,迁移学习技术的运用使得配方优化能够跨体系应用。在电池电解液领域,幻量科技助力企业实现性能提升2%以上,成本降低13-17%,显著增强了市场竞争力。其技术服务不仅局限于电池电解液,还广泛适用于金属、高分子、太阳能、陶瓷等多个领域,助力高端材料领域的技术进步与产业升级。
幻量科技(上海)有限公司是一家数据驱动的材料信息设计和工程技术公司,通过自主研发材料信息人工智能和数据管理平台,借助机器学习、高通量计算以及高通量实验等前沿技术,为新材料研发提供高效能的解决方案。

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