English(EN) A Hierarchical Synergistic Deep Learning Framework Integrating Composition, Structure, and Ionic Transport for Solid-State Electrolyte Discovery

深度学习框架加速固态电解质的发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-27 04:00

研究人员开发了一种新颖的层级协同深度学习框架，旨在加速固态电解质的发现。该框架通过四个互补模块整合了组成、结构和离子传输数据，每个模块在其特定任务上都优于现有方法。该系统应用于超过3000万个潜在候选物，识别出97种高性能电解质，包括94种卤化物、1种硼氢化物和2种氧化物，其离子电导率范围为0.109至59.0 mS/cm。研究还表明，Li$^{+}$跳跃网络连通性是室温离子电导率的关键决定因素。 AI

影响通过能够快速筛选庞大的化学空间以寻找高性能固态电解质，加速了材料的发现。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Hongwei Du, Dingyang Lv, Baole Wei, Yongheng Li, Feng Yu, Ziheng Lu, Siqi Shi, Hong Wang · 2026-08-27 04:00

一种整合了组成、结构和离子传输的层次协同深度学习框架，用于固态电解质发现

arXiv:2608.25592v1 Announce Type: cross Abstract: Inorganic solid-state electrolytes must combine high room-temperature ionic conductivity, a wide electrochemical window, excellent electronic insulation, and favorable mechanical compliance. Single models struggle to support relia…

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