美国阿贡国家实验室正引领一场电池研发的革命，通过将近期全面升级的先进光子源（APS）与顶级“极光”E级超级计算机相结合，旨在大幅度加速高性能电池的开发进程。
这一强强联合的举措，预示着科学家在设计、测试和优化储能技术方面将迎来全新模式。项目旨在构建一个高度自动化的“自主研发循环”，其中，人工智能将发挥核心作用，利用两大尖端设施快速试错，高效分析新研发的电池材料。
随着电动汽车、电网储能、航空、海事保障及便携式电子设备等领域对新型电池材料的需求激增，电池已成为现代社会能源未来不可或缺的一环。为满足这一需求，研究人员必须在电池性能、安全性和成本控制方面取得突破，减少对关键矿产资源的依赖。
先进光子源（APS）作为美国能源部科学办公室下属的用户共享设施，经过全面升级后，其X射线束亮度提升了500倍，使研究人员能够以前所未有的精度观察电池材料。升级后的APS不仅能分析正极和负极的特性，还能捕捉到可能影响电池性能的微小结构缺陷，实时观测电池充放电过程中的动态变化。
“极光”超级计算机则配备了超过6万个图形处理器（GPU），每秒可完成超过10的18次方次计算，是全球运算速度最快的E级超级计算机之一。它能够大规模处理人工智能和机器学习任务，助力研究人员实时处理和分析由APS产生的海量数据流。据悉，APS每年在各科学领域产生的数据量将超过100拍字节。
为确保数据无缝、高速传输，阿贡国家实验室在APS与“极光”之间建立了每秒1太比特的高速网络连接。这一技术支持让研究人员能在实验进行的同时，同步处理产生的数据，大大提升了研究效率。
阿贡国家实验室还设想打造一个“自主实验室”：新研发的电池材料将通过APS进行测试，数据由“极光”实时分析。借助AI模型，该系统还能预测并推荐下一步值得研究的材料。例如，利用APS的超高分辨率，科学家能够追踪电池内部电子、离子的运动，以及原子层面的变化。先进的X射线光谱技术可揭示常见正极材料的电子状态，帮助研究人员理解电池充放电过程中的行为规律。
叠层成像（Ptychography）是另一项颇具潜力的技术，无需传统透镜就能生成超高清晰度的图像。阿贡国家实验室研发的机器学习模型“PtychoNN”，可实时从干涉图案中重建图像，“极光”超级计算机将这一过程大幅加速。科学家通过探测器捕捉复杂的干涉图案，再通过反向推导还原出物体的真实图像。
