في البطاريات من الجيل الجديد، لا يُستخدم إلكتروليت سائل فقط، بل ماء مذاب فيه كمية كبيرة جدًا من الملح — أيونات الليثيوم وجزيئات عضوية كبيرة. عدد الأيونات كبير لدرجة أنها تتصادم باستمرار، مثل حشد في ممر ضيق. تتبع كل أيون في هذا الحشد ليس بالمهمة السهلة.

الطريقة المعتادة هي حل معادلات ميكانيكا الكم لكل خطوة من خطوات الحركة. هذا يشبه محاولة وصف كل خطوة لكل شخص في الحشد: الدقة هائلة، لكن الحساب يستغرق وقتًا طويلاً جدًا. لذلك اتبع العلماء مسارًا مختلفًا. أخذوا نموذجًا حاسوبيًا يتعلم من الأمثلة: أولاً عرضوا عليه بعض الحسابات القصيرة والدقيقة، ثم تعلم هو نفسه التنبؤ باتجاه حركة الأيونات، دون معادلات معقدة.

اختبر المؤلفون النموذج على محلول ملح الليثيوم في الماء. أعاد النموذج إنتاج البيانات التجريبية بدقة — على سبيل المثال، كيفية تشتت الأشعة السينية على المحلول. هذا يعني أنه يصف توزيع الأيونات بشكل صحيح. علاوة على ذلك، سمح النموذج بالنظر في حالات يصعب التقاطها في التجربة: عندما يقترب أيونا ليثيوم من بعضهما البعض بشكل كبير جدًا.

اتضح أن النموذج الذي دُرِّب أولاً على بيانات عامة ثم دُرِّب إضافيًا على محلول محدد، يعمل بشكل أفضل من النموذج الذي دُرِّب من الصفر. هذا مثل طاهٍ يعرف مطابخ متعددة، يتعلم طبقًا جديدًا أسرع من المبتدئ.

الآن لدى الباحثين أداة لدراسة الإلكتروليتات فائقة التركيز على أزمنة طويلة — من بيكو ثانية إلى نانو ثانية وما بعدها. هذا مهم لتطوير بطاريات أكثر أمانًا وأعلى سعة.