Research press release


Nature Communications

Technology: Robotics and AI system could speed up battery development

ロボット工学と人工知能(AI)を組み合わせてリチウムイオン電池用の非水系電解液の最適配合を特定する方法について報告する論文が、Nature Communications に掲載される。今回の研究は、充電の高速化や長寿命化など、より高機能な充電池の開発を加速するかもしれない。


今回、Venkat Viswanathan、Jay Whitacreたちは、Clioという名のロボットプラットフォームを設計し、これをDragonflyというAIと組み合わせた。Viswanathanたちは、これらのツールを用いて、このシステムが、リチウムイオン電池用の導電率の高い非水系電解液の配合を2稼働日で自律的に特定できることを実証した。この方法によって、ランダム探索による場合の6倍の速さで電解液の探索が可能になると説明されている。そして、Viswanathanたちは、この非水系電解液を使って、商業的に成立するリチウムイオンパウチセルを作製して検証を行い、従来の電解液材料によるベースライン実験の結果と比較して、急速充電性能を有していることを実証した。


A method that combines robotics and artificial intelligence (AI) to identify the optimal formulation of the non-aqueous liquid electrolyte solution of a lithium-ion battery is reported in a paper published in Nature Communications. This research could accelerate the development of rechargeable batteries with better functionality, such as faster charging and longer life.

Developing high-performance battery technology is essential for advancing the electrification of transport and aviation. Conventional techniques to discover lithium-ion battery components are time-consuming due to the need for experimentation with many possible material choices and can take years to develop. It has been proposed that one way to accelerate this process is by coupling AI and robots to discover optimized battery components.

Venkat Viswanathan, Jay Whitacre and colleagues designed a robotics platform named ‘Clio’ and combined this with an AI called ‘Dragonfly’. Using these tools, they demonstrate that the system is able to autonomously identify highly conductive non-aqueous lithium-ion battery electrolyte formulations in two working days. They indicate that their approach enables six-times faster electrolyte discovery compared to a random search. The authors tested the electrolyte formulations in commercially-relevant lithium-ion pouch cells to demonstrate fast-charging battery performance against a baseline experiment with a conventional electrolyte composition.

The authors conclude their work can aid the development of high-performance rechargeable batteries and could have implications for energy applications and material science more generally.

doi: 10.1038/s41467-022-32938-1


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