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图灵奖得主Bengio\u00A0×\u00A0麦吉尔大学McCalla团队：“自驱动”设计锂离子电池的正极材料

研之成理 2026-03-02 11:18

文章摘要

背景：先进可充电电池的正极材料体系日趋复杂，传统掺杂研究在探索高维组合空间时面临组合爆炸和样本效率低下的挑战。研究目的：开发一套端到端的闭环自动化设计范式，以高电压正极LiCoPO₄为模型体系，在约1400万种三元掺杂组合的巨大空间中，高效协同优化能量密度、容量保持率、不可逆容量和过电位四项核心电化学性能指标。结论：通过结合高通量实验与多目标贝叶斯优化（主动学习），仅用不到200个实验样本，成功实现了四项性能的同步提升，最优材料的综合性能指标相比未掺杂材料提升约5倍，并系统性拓展了性能边界，验证了机器学习驱动的高效材料设计范式的可行性。

$图灵奖得主Bengio\u00A0×\u00A0麦吉尔大学McCalla团队：“自驱动”设计锂离子电池的正极材料$

查看文献： Navigating Ternary Doping in Li-ion Cathodes With Closed-Loop Multi-Objective Bayesian Optimization.
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