鋰電池安全問題就不得不提到讓眾多消費者心有余悸的Galaxy Note 7手機電池爆炸事件，三星為此召回了近200萬臺Note 7手機。這項災難性事件使得三星第三季度凈利潤同比下降16.8%，以及移動部門季度利潤創下自六年前首次推出Galaxy系列手機產品線以來的最低記錄。
為了提高鋰電池的安全性能，過去幾十年來科學家們一直在尋求可以替代鋰離子電池中易燃電解液的安全材料。
近期斯坦福大學的研究員們通過人工智能以及機器學習的方法，找到了20多種固體電解質，據稱它們在未來有可能替代易燃電解液應用在手機、筆記本以及其他電子設備中，旨在提高電池的安全性能。這項研究成果近期發表在《能源與環境科學》雜志上。
團隊通過實驗數據搭建了一個預測模型。基于現有的數據，成員們訓練出了一種計算機算法，它可以去辨別固態電解質化合物的好壞。這個過程和人臉識別很類似，機器在觀察幾個給出的樣本后，通過深度學習不斷提高辨認的準確度。
該項目負責人Austin Sendek表示“已知的含鋰化合物的數量有幾萬個，我們做過測試的僅占很小一部分，然而其中一些化合物可能就是我們正在尋找的完美的導體。因此我們建立了一種計算模型，它通過對我們已經得出的現有數據進行學習，可以從巨大的化合物數據庫種挑選出有可能達到我們要求的材料。并且這種篩選方法的速度比我們現有篩選方法的速度要快100萬倍左右。”
為了建立這種計算模型，Sendek花費了大概兩年的時間收集了所有和含鋰固態化合物相關的已知科學數據，工程量之大可想而知。這項論文的高級作者，材料科學和工程專業的助理教授Evan Reed在采訪中表示“為了建立這個模型，Austin收集了和這些材料相關的所有的人類智慧，以及過去幾十年的測量和實驗數據。
正是這些數據使得Austin得以建立一個具有預測能力的模型，預測某種材料是會是好的固態電解質。這種方法使得我們可以以比較快的速度對所有的含鋰化合物進行篩選，從而找出適合進一步研究的最佳候選材料”。
這個預測模型使用了幾個評判標準對候選材料進行篩選，包括穩定性、成本、富含量、鋰離子導電能力以及在電池電路中為電子重新規劃路徑的能力。候選的材料是從“ The Materials Project”數據庫中挑選出來的，科學家們可以從這個數據庫中探索上千個材料的物理和化學性能。
