凤凰网科技讯 6月18日，在近日举行的火山引擎Force大会上，字节跳动与比亚迪宣布将通过共建联合实验室等方式，深化AI for Science技术在锂电池研发中的应用。
据了解，比亚迪此前发布的兆瓦闪充电池能够实现“充电5分钟，续航400公里”的快充性能。在该产品的研发过程中，字节跳动Seed团队开发的电解液AI模型框架BAMBOO发挥了重要作用，通过对电解液配方进行快速筛选，显著缩短了研发周期。
传统的电解液配方设计长期依赖实验试错方法，不仅耗时长、成本高，还难以全面探索复杂的多组分体系。BAMBOO模型框架能够结合实验数据，准确预测电解液的密度、粘度、离子电导率等关键性能指标，在兆瓦闪充电池的开发中快速缩小了实验配方的搜索空间。
从技术层面看，BAMBOO框架包含两个核心组件。BAMBOO-MLFF是专门面向液相有机小分子设计的机器学习力场，融合了分子动力学物理算法与AI模型的网络设计技术。该模型采用精简高效的旋转等变网络GET，并通过集成知识蒸馏与密度对齐技术，实现了高精度的性质预测，预测密度误差仅为0.01g/cm?。
BAMBOO-Mix则是配方生成和预测模型，可根据约束条件直接生成潜在配方，或对给定配方快速进行性质预测。该模型构建了包含24万单分子数据、1万混合体系实验数据、10万分子动力学模拟数据的综合数据集，实现了电导率预测精度R?=0.985，并支持-50°C到100°C温度范围内的预测。
锂电池系统涉及从原子到宏观结构的多尺度复杂物理化学过程，传统量子力学模拟虽然精度高但计算成本昂贵，而经典力场计算效率高但精度不足。BAMBOO框架通过AI技术有效解决了这一技术难题，为电池研发提供了更精准的理论支持。
根据合作协议，字节跳动Seed团队与比亚迪锂电池将共建“AI+高通量联合实验室”，针对动力电池的快充、寿命和安全等关键技术问题进行联合攻关。字节跳动方面将持续投入模型算法研究能力，依托火山引擎云基础设施优化模型性能；比亚迪则提供高通量实验平台，为模型优化提供大规模、系统性的实验数据支持。
双方计划构建面向电池综合性能的AI模型，打通从模型训练、微调对齐到高通量实验室调度的全流程，进一步缩短电池技术迭代周期，加速新材料和新配方的发现进程。
从产业发展角度看，这一合作模式体现了AI技术在传统制造业中的深度应用价值。通过“干湿闭环”的技术方案，将理论计算与实验验证有机结合，有望为动力电池行业的技术创新提供新的发展路径。
文章来源于网络。发布者：火星财经，转载请注明出处：https://www.sengcheng.com/article/68974.html
微信扫一扫 
支付宝扫一扫 
