La inteligencia artificial generativa navegó el desarrollo de disolventes para baterías de magnesio de alto rendimiento de próxima generación

Resumen Los métodos tradicionales de ensayo y error son ineficaces y costosos para descubrir disolventes novedosos para baterías de magnesio (Mg) basadas en metal de próxima generación. Por lo tanto, este trabajo establece un criterio de selección simple pero eficiente para disolventes integrando técnicas de inteligencia artificial con una base de datos molecular virtual, revolucionando potencialmente el camino tradicional de diseño de disolventes. Se generan un total de 823 disolventes mediante un algoritmo autodesarrollado, y se identifican LUMO, ΔLUMO, ESP min, ESP max y E b para establecer el criterio de selección a través del análisis con modelos de aprendizaje automático (ML). Se identifican con éxito dieciocho disolventes candidatos, de los cuales dos se seleccionan y validan experimentalmente, es decir, C1COCOC1 y COCC(C)OC (abreviados como “DOX” y “DMP”). Notablemente, ninguno de estos disolventes se ha informado previamente para su uso en baterías de Mg. Los resultados experimentales indican que el disolvente DOX, cuando se empareja con la sal de magnesio basada en boro, es decir, MgB(hfip)4 2, puede mejorar significativamente el rendimiento electroquímico. A una densidad de corriente de 1.0 mAcm−2, la eficiencia coulómbica promedio para el recubrimiento/desrevestimiento de Mg alcanza el 99.54% después de 5200 ciclos. Además, la celda Mg//Cu alcanza una capacidad acumulativa que supera los 2000 mAhcm−2, superando los resultados informados anteriormente. En resumen, este trabajo establece una base de datos molecular virtual y desarrolla una metodología de selección simplificada para disolventes de baterías de Mg, basándose en sus propiedades fisicoquímicas, reduciendo el grupo de candidatos de 823 a 18 y mejorando la eficiencia en casi 50 veces. Este paradigma de investigación no se limita al desarrollo de baterías de Mg y se puede extender fácilmente a la exploración de otros sistemas de baterías.