MITのチームは、機械学習を用いてナトリウムメタル電池の電解質設計を行う新手法を開発し、この電池技術の大規模な実用化を可能にした。ナトリウムメタル電池の高い反応性が安定性と高速充電能力に影響を与える問題を、この新手法で解決している。研究者たちは、人工知能と実験的テストを組み合わせることで、有望な電解質の組成を特定することに成功した。

研究の焦点となっている電解質は、電池の3つの主要コンポーネントの1つで、充放電時にナトリウムイオンをアノードとカソードの間で運搬する。しかし、従来の電解質は電極と反応して望まない化学反応を引き起こす可能性があり、イオンの移動を阻害し、電池の寿命を短縮させる。MITのチームは、電解質の化学的安定性を維持しつつイオンの移動を加速する新手法を開発した。

研究者たちは、リチウムメタル電池で示した安定性で注目を集めたDMTMSAという溶媒からヒントを得て、類似の化学構造を持つより小さな分子がナトリウムイオンの移動をより速くする可能性があると仮説を立てた。