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Artificial intelligence-driven paradigms for layered cathode materials: A systematic framework for multi-scale engineering
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AI
DOI：10.1016/j.nanoen.2026.111978.png)
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摘要
En 中文
层状正极材料，以锂/钠基层状氧化物为例，因其高能量密度和优异的离子传输特性而处于电池研究的前沿。然而，其设计与性能优化面临多尺度挑战。在原子尺度上，存在阳离子混合和无序的氧氧化还原行为问题；在晶体尺度上，相变和应力分布构成显著障碍；而在颗粒尺度上，裂纹演化和界面稳定性仍是关键问题。传统的试错方法效率低下，尤其是在处理这些系统中固有的复杂跨尺度耦合时。人工智能（AI）的兴起为材料设计引入了变革性范式。通过协同整合数据驱动方法与基础物理模型，AI实现了跨尺度优化，从原子缺陷工程到宏观性能预测。AI在高效筛选、晶体结构预测和动态过程分析中的应用显著加速了先进材料的发现与发展。然而，仍存在关键挑战，包括确保数据质量和代表性、增强模型可解释性以及弥合计算预测与实验验证之间的差距。本文建立了一个系统框架，用于评估层状正极材料背景下AI驱动的范式，提供了一个从原子级发现到电极级优化的多尺度视角，从而突显了AI在克服性能瓶颈和推动下一代电池技术进步方面的创新潜力。
Keyword:
Layered cathode materials
Artificial intelligence
Material screening
Battery performance optimization
期刊
IF:
17.1
论文数:
1.2W
被引数:
13.0W
机构
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