Chemical foundation model-guided design of high ionic conductivity electrolyte formulations
5.5
来源：
Nature
发布时间：
2025-08-30 19:38
摘要：
本研究提出了一种基于化学基础模型的电解质配方设计方法，利用机器学习技术加速电解质的发现与优化。通过对13,666种电解质配方的实验数据进行分析，研究者成功识别出多种新型高导电性电解质配方，电导率提升显著，展示了该方法在电池材料开发中的应用潜力。
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关键证据
研究展示了通过机器学习加速电解质发现的潜力。
提出了一种基于化学基础模型的电解质配方设计方法。
电导率的显著提高表明了该方法的有效性。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究提出了一种基于化学基础模型的电解质配方设计方法，利用机器学习技术加速电解质的发现与优化。通过对13,666种电解质配方的实验数据进行分析，研究者成功识别出多种新型高导电性电解质配方，电导率提升显著，展示了该方法在电池材料开发中的应用潜力。