Компания SandboxAQ, специализирующаяся на больших квантовых моделях (LQM), 9 апреля 2026 года представила AQVolt26 - специализированный набор данных и комплект потенциалов межатомного взаимодействия на основе машинного обучения (MLIP). Платформа создана для радикального ускорения поиска материалов твердотельных аккумуляторов нового поколения, которые могут заменить традиционные литий-ионные батареи в электромобилях, военной технике и дата-центрах.
AQVolt26 содержит 322 656 высокоточных расчётов теории функционала плотности (DFT) для литиевых галогенидных электролитов, выполненных на уровне функционала r2SCAN meta-GGA. Вычисления проводились на инфраструктуре Google Cloud Platform и кластерах NVIDIA DGX H100. Модели eSEN, обученные на этих данных, показали коэффициент отказа всего 0,2% и идеальное монотонное масштабирование энергии при стресс-тестах с деформацией кристаллической решётки на плюс-минус 20%.
Главная проблема, которую решает AQVolt26, - так называемая слепая зона высоких температур в существующих базовых потенциалах. При моделировании мягких галогенидных твердотельных электролитов универсальные ИИ-модели теряют физическую точность при экстремальных условиях свыше 1000 К. AQVolt26 специально картирует высокоангармонические конфигурации расплавленных подрешёток, что позволяет моделям сохранять физическую согласованность даже в экстремальных режимах.
Галогенидные соединения считаются одними из самых перспективных кандидатов на роль твёрдых электролитов: они обладают высокой ионной подвижностью, широким электрохимическим окном стабильности и достаточной механической пластичностью для поддержания надёжного контакта на границах раздела внутри аккумулятора. Однако до появления AQVolt26 их компьютерное моделирование требовало месяцев лабораторной работы для каждого нового состава.
При совместном обучении с базовыми наборами данных MatPES и MP-ALOE платформа AQVolt26 объединяет преимущества околоравновесной точности и высокотемпературной устойчивости. Это позволяет исследователям уверенно проводить высокопроизводительный скрининг ионной проводимости новых материалов для батарей без потери точности или стабильности моделирования.
Для автопроизводителей и оборонных подрядчиков AQVolt26 означает значительное сокращение вычислительных затрат и экспериментальных рисков. Рынок ИИ-решений для аккумуляторов, по прогнозам аналитиков, вырастет с 3,58 млрд долларов в 2025 году до 8,38 млрд долларов к 2030 году. SandboxAQ, основанная бывшими сотрудниками Google и получившая крупные контракты от Армии США на прогнозирование ресурса батарей, занимает стратегическую позицию на пересечении квантовых вычислений и материаловедения.
