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材料科学
离子电导率:机器学习与生成式AI革新固态电解质设计
计算材料学
2025-02-22 13:22
文章摘要
本文探讨了固态电解质在电池技术中的重要性,特别是其在提高能量密度和安全性方面的优势。文章指出,尽管固态电解质具有诸多优点,但其离子电导率较低,限制了其应用。为了解决这一问题,研究者采用了机器学习技术来预测和优化固态聚合物的离子传输性能。通过引入基于系统行为的描述符,研究者能够显著缩短分子动力学模拟的计算时间,从而加速材料的筛选过程。此外,文章还介绍了一种基于大语言模型的生成式模型,该模型能够生成具有高离子电导率的聚合物,展示了机器学习在材料科学中的巨大潜力。
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Persistent Radical Anions: Efficient Catalysts for Iodine-Mediated Reversible-Deactivation Radical Polymerization Driven by NIR LED Light
查看期刊:
Macromolecules
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