在斯坦福大学，材料科学与工程副教授William Chueh带领的团队利用人工智能分析原子级图像中的数据，为传统锂离子电池找到了新的竞争者——一种名为磷酸铁锂（LFP）的可充电电池。这些新型电池不仅环保且安全，但它们最终还是会磨损，导致成本高昂的更换和回收问题。
Chueh 教授提出，如果我们能制造出耐用不衰的电池，那么这将是一场革命性的突破。通过结合AI技术和高分辨率显微镜，他们首次在纳米尺度上可视化了原子间相互作用，并解析了导致裂痕形成的机械变形过程。
他们选择研究LFP材料，因为它在商业应用中越来越受欢迎，但目前仍面临两个关键挑战：理解其弹性和变形，以及如何扩展或收缩在亚稳定状态时。这项工作是由21岁博士生Haitao D. Deng领导，他运用图像学习技术分析了一系列二维图像以及X射线图像，从而揭示出了这两个问题的答案。
Deng 的发现对提高电池性能至关重要，同时也为预测新型电池性能、可靠性以及随时间退化提供了基础。他认为，这种方法可以推广到大多数晶体材料，以制造更好的电极。
接下来，研究人员计划利用他们的人工智能技术，在原子水平阐明有前景的新电池设计思路。这可能包括开发新的控制软件以延长寿命，或创建更精确的计算模型，使得实验室探索更加便捷。此外，他们还希望使用AI找到一些尚未知但具有潜力的替代材料，这将彻底改变我们的能源未来。
