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跨界了！Nature Machine Intelligence最新研究：字节跳动梦幻联动LIBs

能源学人 2025-04-10 12:07

文章摘要

本研究介绍了名为BAMBOO的机器学习力场框架，专门用于模拟锂离子电池中的液体电解质。该框架结合了物理启发的图形等变变换器架构、集成知识蒸馏方法和密度对齐算法，能够准确预测液体电解质的关键性质如密度、粘度和离子电导率。研究背景指出液体电解质优化实验昂贵耗时，而传统模拟方法存在精度不足或计算量大的问题。研究结果显示BAMBOO在15种以上化学物质上训练后，密度预测平均误差仅0.01 g cm−3，并能分析溶剂化结构变化。结论展望提出未来可扩展对齐过程和提高模型可转移性。

跨界了！Nature Machine Intelligence最新研究：字节跳动梦幻联动LIBs

查看文献： A predictive machine learning force-field framework for liquid electrolyte development
查看期刊：Nature Machine Intelligence

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