机器学习：加速锂金属负极界面改性

本文介绍了北京大学新材料学院郑家新团队开发的一种融合AIMD和MLP的混合框架（HAML），用于模拟电极-电解质界面反应。该框架通过耦合的AIMD引导MLP走向物理相关的构型，实现了界面反应的稳定、长时间尺度模拟，解决了MLP在处理复杂界面构型时的分布偏移挑战。研究团队应用该方法模拟锂金属与液态和固态电解质之间的界面反应，证明了其在长时间尺度上捕获关键反应过程和产物的高精度和高效性。此外，研究还揭示了元素掺杂在Li6PS5Cl体系中对界面反应动力学的促进作用，为设计稳定的锂金属-电解质界面提供了新思路。