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屹艮科技联合北京大学跨尺度模拟新进展：AI²加速锂负极界面研究

计算材料学 2025-08-26 18:13
文章摘要
背景：电极-电解质界面是决定电池性能的关键区域，但传统模拟方法存在效率与精度难以兼顾的问题。研究目的：深圳屹艮科技与北京大学提出混合第一性原理分子动力学与机器学习势（HAML）方法，旨在高效模拟界面反应动力学。结论：该方法成功揭示了元素掺杂通过引入晶格不稳定性加速界面反应、形成稳定保护层的机制，为下一代储能系统界面设计提供了新策略。
屹艮科技联合北京大学跨尺度模拟新进展：AI²加速锂负极界面研究
查看文献： Machine-learning-accelerated mechanistic exploration of interface modification in lithium metal anode
查看期刊： npj Computational Materials
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