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【翼享学术】厦大程俊团队Nat. Commun.：面向电解液领域的通用机器学习势函数，加速化学空间探索

科翼计算模拟 2026-01-22 18:30
文章摘要
背景：锂离子电池电解液的性能优化面临化学空间庞大、传统计算模拟方法效率与精度不足的挑战。研究目的：厦门大学程俊教授团队旨在开发一种通用的机器学习势函数（uMLP），以高效、精准地探索电解液化学空间并预测其多维性质。结论：该研究成功构建了具有优异可迁移性和精度的uMLP，能高效预测电解液密度、溶剂化结构、离子电导率等关键性质，并提出了量化溶剂化强度的微观指标“配位寿命”，为高性能电解液的理性设计提供了强大工具，相关模型和数据集已开源以推动领域发展。
【翼享学术】厦大程俊团队Nat. Commun.：面向电解液领域的通用机器学习势函数，加速化学空间探索
查看文献： Domain oriented universal machine learning potential enables fast exploration of chemical space of battery electrolytes.
查看期刊：Nature Communications
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