工程師們肯定不缺少在當前鋰離子電池中尋找改進的領域。擴大續航裏程、降低成本、縮短充電時間可以加快EV的采用，而這些都依賴於更好的電池。
報道稱，許多電池開發涉及測試材料的不同組合，而AI可以在更短的時間內實現這壹點。
這是因為計算機可以比單個研究人員更快地過濾大量數據和身份相關信息。
引用的壹個例子是IBM的壹個項目，該項目旨在開發壹種不含鎳和鈷的快速充電電池。這包括評估壹組20，000種潛在的電池電解質化合物。報道稱，通常需要5年時間，但AI會在9天內完成。
報道還稱，人工智能還可以加速實驗電池的測試。傳統方法涉及大量耗時的充電和放電循環，但可以訓練算法，根據較少的數據預測電池性能。
松下能源技術中心總經理Kensuke？納庫拉告訴華爾街日報，因此，過去需要大約三年的時間進行測試，現在只需六個月就可以完成。
人工智能是科技行業的壹個流行流行語，但在過去的壹兩年裏，已經有很多公司聲稱要用人工智能來加速發展。這表明，這可能不僅僅是壹種營銷榮耀。
GBatteries聲稱AI已被用於實現更快的DC快充，而斯洛伐克電池初創公司InoBat聲稱，AI將幫助其在2023年前實現20%的續航裏程增加。
大眾表示，人工智能和量子計算可以幫助規劃包括電池在內的新材料的路線圖，而戴森則聲稱要利用人工智能工具將其固態電池技術推向市場。
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