实现全球清洁能源目标的迫切需要促使世界领导人寻求更快的解决方案。为了满足这一号召，太平洋西北国家实验室与微软合作，利用云中的高性能计算和先进的人工智能来以前所未有的规模加速科学发现。此次合作的最初重点是化学和材料科学——这两个科学领域是解决全球能源挑战的基础。

PNNL 科学技术副主任Tony Peurrung表示：“我们相信，人工智能、云和高性能计算与人类科学家的结合是加速取得有意义的科学成果的关键。” “我们与微软的合作是为了让科学家能够接触到人工智能。我们看到人工智能有可能呈现出意想不到或非常规但值得研究的材料或方法。这是加速科学发现步伐的有趣旅程的第一步。”

这次人工智能的发展有何不同?

这两个组织专注于利用人工智能最擅长的领域——合成数十亿信息位——超出任何人类可能吸收的信息位——并根据分析快速得出结论。Microsoft 的 Azure Quantum Elements 平台使用专门为帮助科学发现而构建的先进 AI 模型。PNNL 研究人员目前正在测试其识别有前景的能源应用新材料的能力。这两个组织致力于利用先进的人工智能模型来寻找可行的新材料和化学物质，以提供按需能源，同时为子孙后代保护地球资源。

“我们正处于科学发现新时代的黎明，它可以让我们的世界变得更美好。借助新颖的人工智能和超大规模能力，我们可以加快研究速度并发现新分子，这些新分子可以解决我们这个时代一些最紧迫的问题，从清洁能源到消除有化学物质等。我们很荣幸能与太平洋西北国家实验室等世界一流的科研机构合作。我们在使用 AQE 寻找新电池材料方面取得的突破只是我们的材料研究创新方法如何改善我们日常生活的众多例子之一。”微软战略使命和技术执行副总裁 Jason Zander 说道。

储能作为测试用例

两个组织之间新签署的协议正式确定了PNNL 与 Microsoft 下一阶段的持续关系。在接下来的几年里，微软与太平洋西北国家实验室的合作伙伴关系设想了一场变革之旅，在科学发现和可持续能源方面取得开创性突破，利用尖端计算和人工智能技术来解决世界上一些最紧迫的挑战。该合作伙伴关系最初将侧重于计算化学和材料科学。

在 PNNL能源科学中心了解有关 PNNL 如何创建这些新型储能材料的更多信息。在那里，材料科学家Vijay Murugesan、Shannon Lee、Dan Thien Nguyen 和 Ajay Karakoti 合成并测试了这种新化合物。从接收模拟候选者到生产出可正常工作的电池，整个过程只用了不到九个月的时间，与传统方法相比简直就是一眨眼的功夫。为了使该化合物与已发布的基准具有竞争力，需要进行额外的优化，初步研究提出了进一步探索新材料功能特性的新途径。