演讲者：

加维特·阿加瓦尔，二级高级科学家，Schrödinger

摘要：

过去十年间，可充电锂离子电池（LIB）技术的飞速发展彻底改变了交通运输和消费电子等若干关键行业。然而，为了满足迅速增长的需求，并提高锂离子电池的功率密度、安全性、可靠性和使用寿命，亟需开发新的电池化学体系。分子建模 已成为新电池化学体系设计周期中不可或缺的一部分。 精准的基于物理理论 建模能够对庞大的化学与材料设计空间进行快速评估和筛选 ，从而帮助各行业缩短新技术推向市场所需的时间。 在本场网络研讨会中，我们将介绍Schrödinger在电池材料设计领域数字化学平台方面的最新技术创新。具体而言，本次研讨会将重点通过实例演示自动化解决方案的应用，包括：在电极材料 中精确预测正极材料的热力学稳定性和电压曲线、离子扩散路径及动力学；预测液体电解质的传输特性；以及利用Schrödinger的SEI模拟器模块对固态电解质界面膜（SEI） 层的成核与生长进行建模。 此外，我们将介绍一个用于开发定制化机器学习（ML） 力场的自动化通用框架，该框架适用于液体电解液、无机阴极涂层和固体聚合物电解液等复杂材料，为高效设计新一代电池的新型材料铺平道路。