Uni-Electrolyte：用于可充电电池电解质分子设计的人工智能平台

电解质是可充电电池（如锂电池）中非常重要的组成部分。然而，由于solution chemistry复杂且分子空间无限（小分子>10^60），电解质创新正面临巨大挑战。本 work 报道了一种人工智能（AI）平台，即Uni-Electrolyte，用于设计先进的电解质分子，其主要包括三个部分，即EMolCurator、EMolForger和EMolNetKnittor。通过高通量筛选和来自超过1000万备选分子的生成式AI模型，EMolCurator模块可以设计新分子。可采用的分子属性包括分子轨道信息、形成能、与锂离子的结合能、粘度和介电常数等，可作为筛选参数。EMolForger和EMolNetKnittor模块可分别预测给定分子的反向合成路径和电极反应路径。凭借先进AI方法，Uni-Electrolyte有望发现新的电解质分子和化学原理，推动下一代可充电电池的实际应用。