微软利用AI筛选新电池材料 用钠取代电池中七成锂

以下为翻译全文：

最近，微软公司的量子计算团队进行了一项创新性的实验，他们改造了一个时钟，以运行他们与PNNL研究人员合作开发的实验电池。他们还在电池的外壳上添加了Azure Quantum Elements的标志，这是微软用于人工智能（AI）增强科学发现的平台，它在开发新电池技术方面发挥了重要作用。

Azure Quantum Elements的合作伙伴、战略和运营主管布莱恩·比洛多（Brian Bilodeau）解释说，这个DIY项目的目的是为了展示电池的潜能。他表示：“我们希望创造一个令人惊叹的时刻。”而这个时刻是为了给微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）留下深刻印象。

吸引纳德拉的注意并非易事。然而，将大量的Azure高性能计算（HPC）资源投入到解决棘手的技术挑战中，正是纳德拉所感兴趣的领域。纳德拉回忆说：“看到这个项目取得成功，我感到非常、非常兴奋。”

为这个时钟供电的电池代号为CR2032，外观小巧，看起来就像我们在袖珍计算器或车库门开启器中常见的硬币电池。然而，在电池内部，微软的研究人员使用了一种固态电解质，用钠取代了电池中约70%的锂。这种设计有可能解决锂电池面临的一系列问题，如充电寿命有限、容量随时间下降、在极端温度下性能不佳，以及可能引发火灾甚至爆炸等风险。此外，减少对锂的依赖，转而使用丰富且廉价的钠，可能有助于缓解电池供应链的压力。

随着技术的进一步发展，这种新材料有望应用于现代生活的方方面面，从智能手机到电动汽车再到电网等。然而，微软将这一突破视为Azure Quantum Elements平台的有力证明，该平台旨在为客户提供服务。Azure Quantum Elements于去年6月推出，目前仍处于“私人预览”阶段，并已由英国庄信万丰等机构进行测试。这些机构正在利用该平台来帮助设计催化转换器和氢燃料电池。

微软化学和材料合作高级总监内森·贝克（Nathan Baker）在PNNL工作了12年后于2022年加入微软，他将电池研究的尝试视为微软践行客户至上理念的例证。他说：“当开发一款新产品时，我们首先会说：‘好吧，让我们向自己证明它是可行的，让我们自己尝试一下。’”

纳德拉也强调，从电池实验中获得的经验将被用于改进Azure Quantum Elements平台。他说：“归根结底，重要的是能够使强大的技术为普通人所用，这样其他人就可以开发出更多的技术。我尽量避免谈论‘我们伟大的科学成就’。那不是我们的作风。”

超越试错

即使拥有59年历史的PNNL的科学家们也深知，与微软的合作是为了实现一个更大的目标。长期以来，如何制造更好的电池一直是PNNL的一个关键研究领域。该机构总部位于华盛顿州里奇兰，距离微软雷德蒙德总部约320公里。这里的科学家们明白，陷入困境的实验室研究可能会陷入死胡同。

100多年前，托马斯·爱迪生（Thomas Edison）测试了数千根灯丝，才发现一种材料使电灯泡成为现实。这种愿意尝试任何事情的意愿被称为爱迪生方法，现在仍然被应用于科学发现中。

PNNL的材料科学小组负责人维贾伊·穆鲁格桑（Vijay Murugesan）谈到传统研究方法时表示：“这总是一个不断尝试和犯错的过程。即使是在梦中或淋浴时想到的东西，也可能需要两年的时间来测试其有效性。然后，再重复这个循环十年。老实说，成功率并没有那么高。”

这种传统研究方式带来的影响是深远的。PNNL的研究领域广泛，涵盖从沿海科学到国家安全等。然而，该实验室副主任兼首席数字官布莱恩·亚伯拉罕森（Brian Abrahamson）说：“我们今天进行发现的时间尺度不够快，无法满足我们试图解决的一些全球挑战。如果我们能在这方面取得重大进展，那将是一件大事。”

微软的介入为这一切带来了转机。通过将一些前期工作虚拟化，并将其移交给微软最新、最快的计算机，可能会在未来几年改变一切。正如纳德拉所说：“我们必须把化学领域250年的进步压缩到25年，而实现这一目标的唯一途径就是拥有强大的计算模拟能力。”

以新电池技术为例，微软从包含3260万种材料的数据库开始，通过Azure Quantum Elements高性能计算资源进行模拟和人工智能模型运行，将材料数量大幅减少到50万种，然后是500种、150种，最后只剩下18种。该公司咨询了PNNL材料科学专家，进一步筛选名单，最终确定这种锂钠材料值得在实验室合成和测试。

微软负责战略任务和技术执行的副总裁、在该公司工作了31年的资深员工杰森·詹德（Jason Zander）表示：“我们只用了两周时间就筛选了这么多的可能性，并排除了大部分不合格的材料。这比传统方法快得多，传统方法有时需要数年时间。”总的来说，从开始到制造大约40个测试电池，微软的电池项目仅用时一年。除了为时钟供电外，这些电池还被用来点亮微软logo的彩灯。

尽管高性能计算在项目中起到了关键作用，但测试新材料仍然需要物理验证。在PNNL，材料科学家们需要对相关材料进行手工研磨、压力测试、在高达600摄氏度的高温下熔化等复杂步骤来进行验证。有时还需要大胆尝试新技术。例如，PNNL研究人员发现通过算法确定的某些材料在实际应用中并不容易操作。PNNL材料科学家香农·李（Shannon Lee）说：“在露天情况下晾晒30分钟后，有些材料会吸收空气中的水分，变成一种粘稠物。”

尽管传统的实验室实验方式可能已经过时，但这些研究人员仍然坚信计算领域的商业合作是未来的方向。PNNL与微软等云服务提供商建立了灵活的合作关系，以满足其按需资源的需求。这种合作伙伴关系不仅有助于加速科学发现，还为政府机构提供了一种与商业公司合作的新模式。

PNNL科学技术副主任托尼·佩伦（Tony Peurrung）说：“我们特别倾向于在计算领域建立商业合作伙伴关系。”他补充说，“身处微软的后院”并没有损害实验室与这家软件巨头的关系，PNNL还与其他云计算提供商达成了协议。

离不开量子计算

说到微软和PNNL的电池项目，有一点不得不提。尽管Azure Quantum Elements平台在开发过程中起到了关键作用，但量子计算并未直接参与其中。然而，微软的量子计算部门员工确实参与了这个项目，使得这项成就与量子技术有着千丝万缕的联系。

所有这些都可以用量子计算机的当前状态来解释。量子计算利用了量子物理学的原理，与传统计算机的二进制比特不同，量子比特可以同时表示0和1。这种神奇的技术有望使计算机在处理复杂计算时变得异常强大，超越现有计算机的能力。对于需要大量计算资源的工作，如科学发现，量子计算机将发挥巨大作用。

与IBM和谷歌等其他科技巨头以及众多初创公司一样，微软也对量子技术的潜力寄予厚望。然而，这项技术仍处于发展阶段，尚未成为商业现实。微软的高级量子开发副总裁克里斯塔·斯沃尔（Krista Svore）表示：“我们相信，量子技术的发展是按年计算的，而不是按年代计算的。”

与此同时，传统的计算机并未被淘汰。配备功能强大的GPU芯片的计算机正在实现更具变革性的人工智能功能。这种进步使得云端的高性能计算成为可能，而高性能计算正逐渐成为一种服务，例如Azure资源所提供的服务，用于精确定位电池材料。

事态的发展甚至出乎量子领域的支持者们的意料。纳德拉等人士原本认为量子计算将是下一个重大突破，但事实证明GPU才是。

无论量子计算技术如何发展，它不太可能完全取代用于寻找电池材料的高性能计算。斯沃尔预测，未来科学家们将能够建立一个集高性能计算、人工智能和量子计算于一体的系统，为当前无法解决的问题提供更准确的解决方案。

当那个时代真正到来时，探索的边界将被无限拓宽。微软的战略任务和技术执行副总裁杰森·詹德深有感触：“我们自以为已经知道了很多，但实际上，我们对很多事物的理解还非常肤浅。就像我们连光合作用是如何进行的都说不清楚。”

微软与PNNL的合作项目为Azure Quantum Elements的发现渠道提供了宝贵的案例研究。电池技术的潜在价值是推动微软进行这项研究的关键因素。Azure Quantum Elements的合作伙伴、战略和运营主管布莱恩·比洛多坦言：“这种项目更容易得到人们的认同和理解。”

尽管微软和PNNL的研究人员并未透露实验室中的电池技术如何实现规模化生产，但PNNL材料科学小组的负责人维贾伊·穆鲁格桑承认：“要将这些技术真正应用到消费市场，还有很长的路要走。”短期内，他们计划制造和测试更大的电池，如广泛应用于电子产品、电动汽车等领域的“袋式”电池。

微软似乎看到了其中潜藏的巨大商业机会，尽管具体细节尚未确定。比洛多表示：“微软不会涉足电池制造业务，同样，PNNL也不会介入这一领域。规模化生产将是与其他公司合作的项目。”

无论这项技术未来将如何应用，微软已经实现了其最初目标。纳德拉自豪地说：“我之所以喜欢这个项目，是因为它不仅在理论上取得了突破，更在实践中证明了尝试-犯错循环的可行性。通过这种方法，我们可以创造出真正高效的新材料，甚至可能以几年前还无法想象的速度实现。”（小小）