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AI赋能固态电池界面智能设计

固态电解质,固态电池

申请人聚焦于构建人工智能模型调控固态电池界面离子输运研究，利用多模态AI技术自动生成固态电解质结构并预测其电化学性能，取得了如下创新性成果：1）揭示了固态电池锂金属界面由非晶态到晶态多步骤结晶相变机制，开发了室温离子电导率为2.0mS/cm的基于氯氧化物双阴离子骨架非晶态电解质；2）构建了兼具高活性与高稳定性锰基层状电极材料，实现了固态界面离子传导与稳定性协同优化；3）搭建了涵盖18类晶体结构16万种固态电解质生成平台，指导设计了高倍率和长寿命固态电池。已发表论文90余篇，近五年以第一或通讯作者（含共同）发表Nat.Mater.（2篇）、Nat.Commun.（4篇）、Adv.Mater.（2篇）等论文38篇，ESI高被引论文8篇，授权10项软件著作权，承担国家自然科学面上/青年（C类）基金、上海市基础研究探索者计划等项目。未来拟构建固态界面AI智能体预测固态电池全生命周期寿命与故障诊断。