【据美国阿贡国家实验室网站2024年1月10日报道】美国能源部阿贡国家实验室利用人工智能技术识别新型液态有机氢载体（LOHC）候选物，对1,600亿个有机分子进行筛选，在14个小时内即确定了约40种潜在的液氢载体，有望大大提升新材料开发效率，进而实现更高效和可持续的储能解决方案。研究结果发表在《数字发现》（Digital Discovery）期刊上。

依靠实验室测试筛选新材料不仅耗时耗力，还存在化学不稳定性和不必要的副反应。人工智能技术的引入则可为筛选带来突破。团队基于四个因素筛选候选分子：一是结构上与已知的液氢载体相似；第二是具有优秀物理特性（如合适的熔点和沸点）；第三是液态必须能够在单位体积内储存大量的氢；第四是从液体中释放氢所需的能量必须足够低。

研究者首先测试的是有机分子的化学数据库，该库数据量超过1600亿个。计算需要使用世界上几台高性能超级计算机，其中之一便是阿贡实验室的Argonne，团队还使用了阿贡实验室计算资源中心运营的计算集群Bebop。即使有这些强大的资源可用，如果每个分子分配一毫秒的计算时间，筛选1600亿个分子的计算时间为五年。出于这个原因，该团队开发了一种基于人工智能的筛选方法，将计算速度提高到每秒300万个分子，即1600亿个分子的计算时间约为14小时，大大提升新材料发现效率。