MAR 29, 2023

电池技术——利用原子尺度建模进行下一代电池材料的设计与探索

演讲者

加维特·阿加瓦尔
高级科学家

摘要

可充电锂离子电池（LIBs）正在彻底改变电动汽车和便携式设备，但在能量密度、安全性、可靠性和使用寿命等方面仍有待改进。可靠的原子尺度建模能够对庞大的化学和材料设计空间进行快速初步评估，从而加速下一代电池技术的开发周期。

参加本次网络研讨会，了解一款用于开发性能更优的下一代电池材料的先进数字化学平台。本次演讲将介绍如何利用基于物理理论 和机器学习（ML） 技术来理解不同电池组分的结构-性能关系。此外，还将概述一个用于开发神经网络力场的自动化主动学习框架，以预测先进电池中高性能液体电解液的关键体相性能。

参加本次网络研讨会，您将了解到：

• 基于物理理论 建模在电池材料领域的预测能力
• 自动化高通量模拟 工作流程如何实现新候选物质的快速筛选
• 如何利用先进的神经网络力场进行精确的电解质性质预测