在电动飞机和eVTOL空中出租车的开发商将其飞机推向市场的过程中，电池技术可能是最常被提及的挑战之一。电动飞机具有独特的功率和动力需求，几乎业内所有人都认同，目前市面上的电池对航空应用来说还不够理想。
新电池的开发速度根本跟不上行业需求。位于田纳西州诺克斯维尔的初创公司Eonix，旨在通过采用非常规的电池研究和研发方法改变这一现状。其创新技术融合了机器人技术、人工智能 (AI) 和量子力学，以确定特定应用和需求的最佳电池化学成分。
Eonix首席执行官Don DeRosa在接受AIN采访时说：“许多电池公司都是基于材料发现或实验室突破建立起来的，通常是学术性的，然后他们试图将这些成果商业化并推向市场。我们认为这是一个非常有缺陷的过程。”
DeRosa解释道：“许多电池公司花费数年时间和数亿美元将新材料推向市场，最终却因为各种原因失败，比如可扩展性和供应链问题。我们认识到真正的问题在于，他们需要花费数年时间和数亿美元才能确定一种材料是否适合用于电池。”
为了加快电池开发过程，并找到适合特定应用（例如电动飞机）的最佳电池材料，Eonix 创建了一个名为 Atlas 的端到端自动化材料发现平台。据 Eonix 称，Atlas 使电池研发过程加快了 37 倍，并且成本仅为传统方法的大约十五分之一。
DeRosa 表示：“我们的重点是减少设计新电池材料所需的时间和成本，以解决特定的应用问题，Atlas平台让我们能够快速审查工业上可用的化学物质，并评估它们在锂离子电池和其他不同应用的储能设备中的功效。”
虽然Atlas平台可以帮助找到电池各种组件的新材料，但目前，Eonix专注于液态电解质——电池正极和负极之间促进离子流动的材料。DeRosa解释说：“我们有平台来评估任何其他材料。但问题是，液态电解质的市场推广速度要快得多。”制造商无需从头开始建立整个电池生产线，他们只需要更换液态电解质材料，这通常是在装配过程的最后阶段添加。
他说：“如果有人现在拥有一家使用液态电解质的锂离子电池工厂，他们不需要更换任何工具。他们不需要更改电极，也不必改变任何流程工艺。我们可以设计一种可直接集成到现有制造过程中的液态电解质，使其适应不同的市场需求。我们正在使用我们的平台进行内部产品设计，然后与现有制造商合作，代表我们将将这些产品推向市场。”
Eonix的系统使用一个计算化学平台生成并评估液态电解质的潜在候选名单，该平台最初由一家名为Schrödinger的软件公司构的，该公司几十年来一直在使用这项技术进行药物研究。大约两年前，Eonix与Schrödinger合作，将同样的技术应用于电池研究。
Schrödinger 的平台通过量子物理计算来定义分子的不同属性，并选择最佳候选分子，然后将其插入分子动力学模拟中。DeRosa 表示，这种模拟“在计算上成本非常高”，但该团队已经能够通过实施人工智能和机器学习算法来降低计算成本。“我们正在生成关于这些解决方案如何表现的模拟数据，然后使用这些数据来训练计算成本较低的模型。”
在田纳西大学诺克斯维尔分校的Eonix实验室里，一个机器人可以在手套箱内每小时自动配制多达32种电解质溶液。
根据模拟推荐的候选材料，手套箱内的机器人会自动配制这些化学溶液。一旦配制出解决方案，它就会“经历一系列测试”，使用Eonix的专有电化学传感器来测量反应和特性，如热稳定性、熔点、表面张力、粘度、密度和导电性，DeRosa解释道。当研究人员找到满足要求的材料时，他们会将其插入现成的电池中进行进一步测试。
DeRosa解释说：“我们能够从世界各地不同工厂引进已经制造了99%的电池，将它们从货架上取下来，用那个候选材料填充它们，密封它们，然后我们就有了一个商业级原型，它代表了我们在该工厂可以生产的产品，从AI建议到商业原型，这是一个非常轻松、无摩擦的过程。”
在政府拨款和国防合同的支持下，Eonix 已经利用 Atlas 平台成功设计出一种不可燃的锂离子电池电解液，该电解液可与当今生产的电池“直接”兼容，而且公司在 Atlas 的帮助下在不到四个月的时间内就完成了这一壮举。它为石墨阳极电池开发了这种不可燃电解质，可以为美国陆军的下一代战车提供动力。
目前，公司正在寻求探索 Atlas 系统的其他应用。DeRosa 表示，Atlas 已经引起了至少两家 eVTOL 飞机开发商以及一些无人机公司和国防客户的兴趣。
