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設(shè)計可行的分子候選物對于設(shè)計低成本和可持續(xù)的存儲系統(tǒng)至關(guān)重要。已經(jīng)開發(fā)了一種強化學(xué)習(xí)框架，可以在有機自由基的大搜索空間中識別氧化還原液流電池的穩(wěn)定候選者。

人們越來越依賴太陽能和風(fēng)能等可再生能源來可持續(xù)地解決人類活動不斷增長的能源需求。它們的間歇性可用性進一步需要高效的能量存儲系統(tǒng)，以確保能量始終可靠可用。

一種有前途的電網(wǎng)級儲能解決方案是水系氧化還原液流電池（ARFB），它使用溶解在最安全和最便宜的液體介質(zhì)（水）中的電解質(zhì)來儲存多余的電力。然后可以根據(jù)需要以最小的損失和易于擴展的容量釋放這種能量。

有機分子電解質(zhì)是目前用于 ARFB 的主要金屬基材料的有吸引力的替代品。它們具有高度可定制性，并且可能比正在變得稀缺的金屬資源具有更小的環(huán)境足跡。因此，人們強烈希望找到更好的、低成本、穩(wěn)定且可在高壓設(shè)備中使用的有機分子。然而，從幾乎無限可能的原子組合中選擇最佳候選者并非易事。

S. V. 等人在 Nature Machine Intelligence 的論文中，展示了生成和評估自由基有機物種作為水系液流電池中電解質(zhì)候選物的工作流程。

論文鏈接：

https://www.nature.com/articles/s42256-022-00506-3

理想的氧化還原液流電池有機分子有望以高密度存儲能量，并在重復(fù)的充放電循環(huán)中表現(xiàn)出較長的壽命，這需要分子在所有相關(guān)的氧化態(tài)下保持穩(wěn)定。對于經(jīng)歷質(zhì)子耦合氧化和還原的分子，例如醌和吩嗪，這些狀態(tài)相對容易理解。

由于自由基物種的潛在反應(yīng)性，其他有前途的材料（如紫精和有機自由基）給設(shè)計問題帶來了另一層復(fù)雜性。在這些化學(xué)空間中發(fā)現(xiàn)材料的主要障礙是缺乏水環(huán)境中自由基穩(wěn)定性的定量指標。預(yù)測分子穩(wěn)定性并非易事，因為它涉及詳盡地識別關(guān)鍵故障機制并評估其合理性。同一組研究人員最近的工作試圖通過構(gòu)建計算的激進穩(wěn)定性分數(shù)來彌合這一差距。該分數(shù)量化了自由基電子的定位程度以及如何保護它免受與其他物種的反應(yīng)。

然而，這些電解質(zhì)分子還應(yīng)滿足一長串其他要求，例如高電池電壓的適當氧化還原電位、使能量密度最大化的高水溶性以及低合成成本。由于這些要求非常復(fù)雜且難以優(yōu)化，因此這種多目標優(yōu)化問題很難用傳統(tǒng)的試錯法來解決。

鑒于分子空間通常太大而無法通過手動方法搜索，因此需要更多可擴展的細化技術(shù)。機器學(xué)習(xí)模型，特別是生成模型，如變分自動編碼器和遺傳算法，已成為探索這些空間和設(shè)計具有特定屬性的分子的有前途的工具。化學(xué)生成模型已被證明在發(fā)現(xiàn)候選藥物方面是成功的，例如快速識別 DDR1 激酶抑制劑。我們還注意到將它們用于能源應(yīng)用的興趣日益增加。

S. V. 等人專注于電池材料的分子，使用生成模型來利用基于 AlphaZero 的強化學(xué)習(xí)算法，AlphaZero 是 DeepMind 開發(fā)的用于掌握包括國際象棋和圍棋在內(nèi)的棋盤游戲的著名程序。該算法通過執(zhí)行包括添加更多原子和/或鍵的操作，一次一個，最多 12 個（不包括氫原子），從單個碳原子構(gòu)建候選分子。使用蒙特卡洛樹搜索（MCTS）算法搜索導(dǎo)致不同分子的可能動作空間，并使用經(jīng)過數(shù)千次量子化學(xué)模擬訓(xùn)練的兩個代理圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行評估。因為候選電池必須滿足幾個標準，所以研究人員設(shè)計了一個獎勵函數(shù)，可以同時優(yōu)化與高穩(wěn)定性和氧化還原電位相關(guān)的幾個特性。通過獎勵導(dǎo)致具有有前途的電池特性的分子的行為，研究人員教算法連續(xù)構(gòu)建更好的分子。

使用這種強化學(xué)習(xí)算法，研究人員尋找可以被一個電子還原和氧化的合適的有機自由基，用作氧化還原液流電池中的陰極液和陽極液。這個目標是雄心勃勃的，因為目前用于 ARFB 的唯一有機自由基不適合作為陰極液。研究人員展示了成功生成 32 個可臨時合成和新穎的候選者，這些候選者最大化了與良好的氧化還原液流電池相對應(yīng)的獎勵函數(shù)。這項工作最令人印象深刻的方面是對定義氧化還原液流電池材料的幾個潛在競爭目標的整體考慮。這項工作中概述的策略和工作流程也適用于尋找其他有前途的有機電解質(zhì)，特別是那些在充電或放電過程中依賴自由基物質(zhì)的有機電解質(zhì)。

圖示：強化學(xué)習(xí)產(chǎn)生的自由基電解質(zhì)。（來源：論文）

下一步將是對頂級競爭者進行實驗性測試。進一步研究提出的自由基的降解機制可能會揭示更好分子的額外設(shè)計考慮。然后可以使用實驗結(jié)果來進一步校準預(yù)測模型并迭代地提高發(fā)現(xiàn)分子和工作流程本身的質(zhì)量。新興材料加速平臺（MAP）通過將自動化實驗與數(shù)據(jù)驅(qū)動的生成模型（例如 S. V. 等人提出的模型）相結(jié)合，為閉環(huán)材料發(fā)現(xiàn)提供了令人興奮的機會。我們期待發(fā)現(xiàn)、實驗驗證并最終推向市場的用于水性儲能的新分子。

相關(guān)報道：

https://www.nature.com/articles/s42256-022-00523-2

編譯：白菜葉

文章來源：ScienceAI

IEEE Spectrum

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強化學(xué)習(xí)為氧化還原液流電池增壓