名古屋大學利用AI實證全固態鋰離子電池材料探索

 

刊登日期:2020/8/28
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名古屋大學於日前發表利用導入AI的材料資訊學(Materials. Informatics;MI)方法,實際縮短了全固態鋰離子電池材料探索的時間。研究團隊在固態電解質材料(NASICON型磷酸鋯鋰;LiZr2(PO4)3)中同時添加了做為摻雜劑(Dopant)的鈣與釔,期能提高離子導電性與燒結密度。但將添加了鈣與釔的47種材料組成實際進行合成並評估其特性後,發現結晶構造、燒結密度、不純物生成量、鋰離子導電特性之間存在著複雜的相關性,在不同材料特性之下,要利用直覺或經驗導引出最佳適用元素或添加量極為困難。

有鑑於此,研究團隊利用AI手法的「貝葉斯優化演算法(Bayesian optimization)」進行分析,與實際實驗中得到的47項組成數據相比較之後,確認僅需要3分之1的實驗次數就可以得到接近100%準確率的最佳結果。此外,也確認能夠在兼顧離子導電性與燒結密度性能等複雜條件下進行材料探索,達到「多目的最適化」的目標。


資料來源: https://www.nitech.ac.jp/news/press/2020/8402.html
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