AI重塑电解液研发：从性能预测到配方生成的全流程革新方案
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项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
在新能源储能技术飞速发展的今天，电解液作为电池性能的关键决定因素，其研发效率直接制约着下一代储能系统的突破速度。传统研发模式下，高昂的实验成本与有限的计算精度形成双重壁垒，导致电解液创新长期陷入"试错困境"。本文介绍的AI驱动预测生成一体化平台，通过融合多源数据构建物理增强模型，首次实现了从目标性能到配方组成的逆向设计闭环，为突破电解液研发瓶颈提供了全新路径。该方案已通过实验验证，成功开发出兼具高离子传导率与稳定界面特性的新型电解液体系，相关技术细节已开源至bamboo_mixer项目仓库（https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer）。
在锂离子电池及新兴的锂金属电池体系中，电解液扮演着离子传输介质与界面稳定剂的双重角色。科研人员已开发出多样化的功能分子体系：环状碳酸酯凭借强溶剂化能力成为主流选择，线性碳酸酯以低粘度特性优化传质效率，而氟代化合物则通过调控界面反应构建稳定的固体电解质界面（SEI）。尽管组分选择丰富，但电解液配方优化面临着组合空间爆炸的严峻挑战——仅考虑100种候选分子的8元混合物体系，当摩尔配比间隔为0.05时，理论组合数即达1.65×10¹⁷种，这一数字远超传统实验方法的覆盖能力。
数据稀缺性推动研究者转向计算模拟技术寻求突破。经典分子动力学（MD）模拟采用OPLS等力场参数，虽能实现高通量计算，但简化的势能函数导致预测精度不足；机器学习力场（MLFF）虽提升了原子级描述精度，却因计算成本过高难以实现大规模筛选。近年来兴起的直接性质预测模型展现出新的可能，例如Zhang等人提出的MolSet模型实现了电解液电导率的图神经网络预测，Zeng团队则通过多尺度信息融合提升了配方属性的预测能力。但现有模型普遍存在两大局限：多数模型仅能处理简单组分体系且聚焦特定性能指标，更关键的是缺乏物理约束机制，常出现如负电导率等非物理预测结果。
相较于正向性能预测，根据目标性能反推配方组成的逆向设计问题具有更直接的应用价值。当前研究多局限于局部优化，如Zhu团队的三元体系筛选、Zeng等人的单溶剂性能增强研究，均无法应对多组分复杂配方的全局搜索。生成式AI技术在分子发现领域的成功应用为解决这一难题提供了新思路，但分子混合物生成面临独特挑战：组分与配比的组合爆炸构成超大规模设计空间；分子间相互作用的复杂性导致性质预测高度依赖稀缺实验数据；商业保密因素进一步加剧了公开数据集的匮乏。这些难点使得分子混合物的生成式建模研究长期处于空白状态。
本研究构建的预测-生成一体化框架通过三方面创新突破上述瓶颈：建立涵盖24万+单分子数据与10万+模拟体系的多源数据库，解决数据稀缺问题；开发具备物理先验知识的排列不变性聚合模型，确保预测结果的物理合理性；首创多目标约束的电解液配方生成机制，实现从性能需求到配方组成的直接映射。该框架不仅推动电解液研发模式变革，更为复杂化学混合物的智能设计提供了通用范式。
整个技术框架采用双引擎架构，包含正向预测与逆向生成两大核心模块。预测模块聚焦电导率与阴离子配位率的精准预测，生成模块则根据目标性能需求反推最优配方组成。两者均采用三阶段训练策略：首先利用24万+单分子数据集进行预训练，采用改进的边缘增强图Transformer（EGT）模型从分子SMILES结构提取特征，通过多任务学习同时预测熔点、沸点、介电常数等11种基础性质，构建通用分子嵌入向量；随后在10万+分子模拟体系上进行聚合模型预训练，学习组分间相互作用规律；最后结合1万+实验数据集（含62种溶剂与17种锂盐）进行精调，融入温度、浓度等实验条件参数。
在分子预训练阶段，多任务学习策略展现出显著优势。通过对比不同模型架构发现，本研究提出的"原子/键特征+EGT"模型在所有性质预测任务上均显著优于"Morgan指纹+神经网络"和"原子/键特征+GAT"两种基线方法。以介电常数预测为例，EGT模型的均方根误差（RMSE）较GAT模型降低32%，证明其能更有效捕获分子结构与性质间的内在关联。在体系级预测中，排列不变性聚合模块发挥关键作用——引入摩尔比例注意力权重的模型，对含4种以上组分的复杂体系仍保持稳定精度。物理先验的融入进一步提升了预测性能，将Arrhenius方程形式的温度依赖关系作为约束项加入损失函数后，电导率预测的决定系数（R²）从0.81提升至0.89，交叉验证显示独立测试集上电导率预测RMSE为0.32 mS/cm，阴离子比率预测误差小于5%。
条件扩散生成模型在多目标优化任务中表现出色。当同时设定高电导率（>10 mS/cm）和高阴离子比率（>0.6）的约束条件时，模型在100次采样中生成87种可行配方，其中32%包含训练集中未出现的分子组合。通过分子相似性分析发现，生成模型倾向于选择含氟代碳酸酯与砜类化合物的混合体系，这与近期实验发现的高性能溶剂组合规律一致，证明模型能够自主学习化学规律。实验验证显示，筛选出的三种新型电解液配方均实现了性能突破：由氟代碳酸乙烯酯（FEC）、双(氟磺酰)亚胺锂（LiFSI）和1,3-二氧戊环（DOL）组成的三元体系，在25℃下电导率达到12.8 mS/cm，阴离子比率为0.68；引入六氟磷酸锂（LiPF₆）的四元体系则实现13.5 mS/cm的电导率与0.65的阴离子比率，拉曼光谱证实这些体系中Li⁺主要与FSI⁻阴离子配位，形成有利于快速离子传导的溶剂化结构。
该预测-生成一体化框架通过多源数据融合与物理信息建模，彻底改变了传统电解液研发模式。其核心价值体现在三个方面：首创分子混合物的生成式设计方法，将材料发现从被动筛选转变为主动创造；物理约束机制确保模型预测的可靠性，解决了纯数据驱动方法的"黑箱"问题；多尺度训练策略有效利用各类数据资源，缓解了实验数据稀缺的困境。实验验证表明，AI模型不仅能复现已知化学规律，更能发现人类直觉难以察觉的非直觉组合——开发的四元体系配方中，特定醚类化合物的引入虽降低了单一溶剂的介电常数，却通过协同效应提升了整体离子传导率，这种反直觉发现展示了AI辅助创新的独特优势。
未来研究将从三个维度拓展技术边界：整合循环稳定性等动态电化学性质到预测目标，提升模型的实用价值；引入分子生成模块，实现从配方设计到新分子发现的全链条创新；开发交互式设计平台，允许科研人员融入领域知识调整生成偏好。这种人机协同的材料研发新模式，有望加速能源存储、催化、药物递送等多领域的材料创新进程。值得注意的是，该框架展现的方法论具有普适性——通过将物理洞察与数据驱动方法深度融合，AI正在从简单的筛选工具进化为真正的创意伙伴。随着数据库规模扩大与模型能力提升，我们期待这一技术能在更广泛的化学体系中释放创新潜力，为可持续发展提供材料科学的突破性解决方案。相关代码与数据集已开源至bamboo_mixer项目（https://gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer），欢迎科研机构与企业共同参与技术迭代。
【免费下载链接】bamboo_mixer 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ByteDance-Seed/bamboo_mixer
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
