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Accelerating solid-state battery design: predicting ionic conductivity with machine learning potentials

人工智能 离子电导率 电导率 机器学习 工作(物理) 计算机科学 材料科学 电池(电) 人工神经网络 电解质 支持向量机 空格(标点符号) 化学 工程类 导电体
作者
Ailian Wang,Xiaoyan Fu,Ping Ji,Jianhui Ma,Zhongwei Zhang,P. Hu
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [Royal Society of Chemistry]
卷期号:14 (5): 2895-2905
标识
DOI:10.1039/d5ta07245j
摘要

Achieving high ionic conductivity in solid-state electrolytes (SSEs) is critical for next-generation batteries, yet exploring the vast chemical space is hindered by the computational expense of first-principles methods.
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