人工智能发现新型有机锂离子电池正极

发展环保和节能技术是本世纪最紧迫的需求之一。此外，预计未来地球上的能源消耗将大幅增加，导致对安全、清洁和可持续的新型能源供应的需求增加。期刊上的一篇论文能源存储材料欧洲杯足球竞彩考虑使用有机电极材料。欧洲杯足球竞彩

研究:人工智能驱动的新型有机锂离子电池阴极硅的发现。图片来源:nevodka / Shutterstock

在此背景下，有机电极材料(oem)结合了关键的可持续性和多功能性，并有潜力实现下一欧洲杯足球竞彩代真正的绿色电池技术。有机物提供了一系列吸引人的特性，如低成本、轻量化、多用途的合成方法、可定制的特性以及可再生资源的生产。

因此，合理设计性能增强的新型有机材料对可持续发展至关重要。欧洲杯足球竞彩然而，oem要想成为一个有竞争力的替代方案，就必须克服与能量密度、速率能力和循环稳定性相关的挑战性问题。

本研究详细介绍了一种结合密度泛函理论(DFT)和机器学习的高效优雅的工作流程，以加速新型有机电活性材料的发现。欧洲杯足球竞彩

流程图说明了开发框架的整个工作流程，以及ai内核如何在学习步骤后快速访问有机材料的世界。欧洲杯足球竞彩OMEAD是“能源应用有机材料数据库”的缩写。欧洲杯足球竞彩图片来源:Carvalho等人，2021年。

方法

该框架分为三个关键步骤。首先，结合DFT和进化算法对有限的28个候选电极及其对应的锂化相的晶体结构进行了解析;

其次，建立了一个包含26218个有机分子结构信息和性质的数据库。其中包括了最近提出的用于能量转换和存储应用的大部分有机组分。

第三，基于机器学习方法开发了模型，大大加快了对oem电化学性能的评估。结合第一步和第二步的数据，设计了一个高效的统计保真度良好的人工智能核，该核仅依靠分子结构知识作为输入来预测电池开路电压，完全忽略了abinitio计算所需的时间。

结果与讨论

对分子的晶体结构分别进行了预测，并对平均锂化电压(V_OC)的两步反应。这个数据集中有几个分子是基于二羧酸盐的，因为它们最初形成稳定的晶体。此外，基于二羧酸盐的构建块可以根据不同的机制进一步定制，从而提供可调的热力学性质。

这些晶体的一个共同特征是由它们的有机对应物夹在盐层中形成。这一层的锂离子通常被四个羧酸氧包围，形成四面体配位。这一特性大大增加了这些类型的有机电极的总体稳定性，这对锂离子电池(LIBs)来说是一个有利的特性。

通过对指纹和网络结构的不同组合进行基准测试，建立神经模型，以生成最有效的模型。所有库仑矩阵(CM)和多体张量表示(MBTR)组合的神经网络都是在TensorFlow框架上编码的，而简化分子输入线输入系统(SMILES)是在PyTorch之上开发的。

在分析不同指纹和体系结构的一般性能时，选择平均绝对误差(MAE)作为网络的训练准则。培训是在能源应用有机材料数据库(OMEAD)分子数据库的18 528个样本中进行的，其中2290个样本保留用于欧洲杯足球竞彩测试目的。

smile表示取得了与mbtr相似的性能——一种更强大的指纹，能够编码更多的结构信息。由于其概念上的优雅和简单，SMILES架构是最终的选择。

通过训练神经模型，确定人工智能核。下一步是将该框架应用于生产，探索有机宇宙，并通过高通量筛选方法确定新的lib电极。

为了选择潜在的候选者，一个简单的电压滤波器被应用于识别阴极化合物与V_OC高于2.9 V (vs Li/Li⁺)和含V的阳极化合物_OC在0.0 V和0.5 V之间(vs Li/Li⁺）.

总体结果表明，DFT与人工智能之间具有良好的一致性，重申了模型的性能。小偏差主要是由于离群值，这些离群值大多来自DFT计算中氧化还原过程中发生重大结构变化的分子。

这种改进的材料的实现可以使有机电池处于一个理想的位置，作为下一代技欧洲杯足球竞彩术的能源需求应用，高重力能量密度和电池可持续性是至关重要的。

结论

本研究中讨论的ai核实现了对一个巨大的有机分子库的高通量筛选，从而发现了459个新的潜在原始设备制造商，这些候选设备具有实现超过1000 W h kg的理论能量密度的潜力⁻¹．

此外，该装置准确地识别了导致这种高电压电极的常见分子功能，并确定了一种有趣的“供体-受体”效应，可能为未来阴极主动oem的设计提供动力。

期刊引用:

卡瓦略,r·P。等．(2021)人工智能驱动的新型有机锂离子电池阴极硅发现。能源存储材料欧洲杯足球竞彩．https://www.欧洲杯线上买球sciencedirect.com/science/article/pii/S240582972100489X