薛定谔公司发表于《自然》的研究揭示锂离子电池化学关键机制
分歧中等影响
薛定谔公司（Schrödinger, Inc. / NASDAQ:SDGR）在《自然》（Nature）期刊上发表研究，详细介绍了有关锂离子电池化学的新发现。该公司与哥伦比亚大学及纽约结构生物学中心的研究人员合作，利用其机器学习力场技术在原子分辨率下对电池电解质进行了建模。研究表明，高达40%的锂离子会聚集成多离子簇，否定了长期以来认为锂离子在溶液中保持孤立状态的假设。
这一发现可能会对能源储存的发展产生重大影响。电解质结构决定了充电速率、稳定性和寿命等关键电池特性，同时推动电池负极表面保护层的形成。通过证明机器学习模拟能够准确预测复杂的分子聚集现象，该平台提供了一种将电池设计从经验性的试错法转向预测性计算工程的方法。
市场参与者将密切关注这些计算能力如何推动材料科学领域商业软件的采用。该项正在进行的研究获得了盖茨创投（Gates Ventures）的资金支持。在市场交易中，薛定谔公司（NASDAQ:SDGR）股票下跌2.30%，报25.30美元。
要点
- 薛定谔公司与哥伦比亚大学及纽约结构生物学中心合作，在《自然》期刊上发表了关于原子尺度锂离子电池电解质结构的研究。
- 使用机器学习力场的模拟显示，高达40%的锂离子会聚集成多离子簇，挑战了离子保持孤立的传统假设。
- 多锂离子簇在电池负极形成保护性固体电解质界面膜（SEI）过程中充当关键中间体，影响电池寿命和安全性。
- 该研究展示了基于物理学的计算模拟如何取代试错测试，通过理性设计打造更高容量、更快充电的电池。
- 该项持续进行的研究获得了盖茨创投的资助支持，而薛定谔公司股价下跌2.30%，报25.30美元。
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我们如何撰写免责声明问答
薛定谔公司在《自然》上发表了关于电池的什么研究？
薛定谔公司发表的研究表明，电池电解质中的锂离子在没有阴离子存在的情况下会形成多离子簇，从而决定了电池负极保护膜的形成。
薛定谔公司的模拟技术如何改善电池设计？
利用机器学习力场技术，薛定谔公司在原子分辨率下模拟电解质行为，从而能够对充电更快、寿命更长的电池进行预测性计算设计。
谁与薛定谔公司合作进行了这项电池研究？
这项联合研究是与哥伦比亚大学和纽约结构生物学中心的研究人员共同进行的，并获得了盖茨创投的资金支持。