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发现高能钠离子电池成分，机器学习简化最佳材料搜索过程

计算材料学 2024-12-21 13:59

文章摘要

本文介绍了日本东京理科大学和名古屋工业大学的研究团队如何利用机器学习优化高能钠离子电池过渡金属层状氧化物的成分。研究团队通过建立包含100个O3型钠半电池样品的数据库，训练了一个结合多种机器学习算法和贝叶斯优化的模型，以预测和优化钠离子电池的电化学性能。该模型成功预测了一种四元Na[Ni,Mn,Fe,Ti]O2成分，并通过实验验证了其高能量密度。研究结果表明，机器学习可以显著简化寻找最佳电池材料的过程，加速下一代电池的开发，并可能推动整个材料科学领域的创新。

发现高能钠离子电池成分，机器学习简化最佳材料搜索过程

查看文献： Na[Mn0.36Ni0.44Ti0.15Fe0.05]O2 predicted via machine learning for high energy Na-ion batteries†
查看期刊： Journal of Materials Chemistry A

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