最近，上海交通大学电子信息与电气工程学院微纳电子学人工智能与微结构实验室AIMS-Lab ) drdc团队提出了基于人工智能的目标驱动框架，设计并发现了潜在的优秀石榴石型固体电解质。 相关成果包括《Harnessingartificialintelligencetoholisticdesignandidentification Forsolidelectrolytes》为国际知名期刊《Nano Energy》 中国科学院1区，if )
传统锂离子电池采用可燃液体电解质，具有较高的离子传导率和良好的电极润湿性，但其成分的多样性和复杂性不可避免地提出了许多挑战。 例如，存在能量密度不足、枝晶锂问题、自燃等安全隐患。 另一方面，固体电池中的固体电解质具有高机械强度和不燃性，有望完全解决液体电池中的安全性和枝晶化问题，可以通过低成本的制造技术来实现高能量密度。 因此，优秀固体电解质的设计与发现近年来引起了极大的关注，成为研究的热点和挑战。 优良的固体电解质需要低的电子传导率、高的离子传导率和良好的热稳定性。 该研究以离子电负性、第一电离能、密度、离子半径等性质为特征，所建立的AI模型能快速准确地预测固体电解质的电子传导率带隙值)，分类模型精度高达88.5%，回归模型误差仅为0.25 eV
带隙预测回归模型。 基于a:机器学习模型的特征重要度排行榜b:重要特征的关联分析c:测试集中10折交叉验证的结果预测d:未知结构
结合开发的机器学习模型和小规模的DFT计算，团队从设计的29000多个石榴石结构中，选出了室温下极低的电子传导率3.61030 SCM-1 )、超高离子传导率104 s cm-1 )、热稳定性。 密度) DOS ) )推测小组提出的方法和框架在计算上至少缩短了95年的筛选周期，为固体电解质的设计和发现开辟了新的思路和方法。
DFT验证和分析优异的固体电解质。 a:态密度DOS分析b:离子扩散途径分析和活化能计算c:离子传导率比较分析d: 300K和1000K下的热稳定性分析
这项研究成果以上海交通大学为第一通信机构。 上海交通大学电院微纳电子系2019级博士生的安静太阳镜是本文的第一作者。 上海交通大学电气院微纳电子系drdc特别研究员是这篇论文的通信作者。 这项研究得到了国家自然科学基金委员会、上海交通大学等的资助。
资料来源：上海交大
论文链接：
3559 www.science direct.com/science/article/pii/s 221128521005929