微软利用其新颖的人工智能模型的力量来识别和筛选适合固态电池电解质的材料，这是其 Azure Quantum 团队利用人工智能引领科学发现的努力的一部分。

微软新颖的人工智能算法筛选了 3200 万种潜在材料组合，识别出超过 50 万种自然界中不存在的稳定候选材料：

我们使用 AI 模型筛选这组材料的氧化还原电位和带隙等功能特性，进一步将潜在候选材料的数量减少到约 800 个……然后，我们的 Microsoft Quantum 研究人员使用 AI 加速的 MD 模拟来研究离子扩散率等动态特性。这些模拟使用 AI 模型来计算每个 MD 步骤的力，而不是较慢的基于 DFT 的方法。这一阶段将候选者数量减少到 150 名。然后，考虑新颖性、机制和元素可用性等实用特征，创建了 18 名顶级候选者的集合。

微软的 Azure Quantum 团队与联邦能源部太平洋西北国家实验室的测试一起，最终确定了候选者的一项突破性发现。它没有使用稀有且昂贵的锂，而是使用丰富的钠，但涵盖了算法提供的所有固态电解质性能参数。

微软的 Azure Quantum AI 工作导致构建了可行的电池原型，解决了固态电池商业化之前的主要障碍 - 其成本- 所需时间只是更传统科学研究方法的一小部分。

微软表示，固态电池随后在“室温和高温下”进行了测试，这引起了特斯拉首席执行官埃隆·马斯克的“有趣”反应，他立即看到了通常被认为是圣杯的潜力。电动汽车电池。