Accelerating discovery and design of high-performance solid-state electrolytes: a machine learning approach

快离子导体 电解质 离子电导率 电导率 掺杂剂 材料科学 离子 离子键合 兴奋剂 纳米技术 化学物理 计算机科学 工程物理 化学 光电子学 物理 物理化学 电极 有机化学
作者
Ram Sewak,Vishnu Sudarsanan,Hemant Kumar
出处
期刊:Physical Chemistry Chemical Physics [Royal Society of Chemistry]
卷期号:27 (7): 3834-3843 被引量:6
标识
DOI:10.1039/d4cp04043k
摘要

Machine learning-assisted design principles enable the identification of optimal dopants for NASICON solid-state electrolytes, unlocking materials with significantly enhanced Li-ion transport properties.
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