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            【會議報告】AI for Science新范式賦能固態(tài)電池研發(fā)


            來源:中國粉體網(wǎng)   蘇簡

            [導(dǎo)讀]  中國粉體網(wǎng)將在昆山舉辦第五屆高比能固態(tài)電池關(guān)鍵材料技術(shù)大會。

            中國粉體網(wǎng)訊  在固態(tài)電池研發(fā)過程中,要實現(xiàn)電池各個性能的總體提升不是一件容易的事,仍有很多的問題需要解決,受材料科學(xué)和電化學(xué)原理的限制,在提高電池能量密度方面,電池研發(fā)難以獲得突破性進展。隨著AI時代的到來,人工智能憑借其在材料設(shè)計和篩選方面所展示的強大潛能,開啟了新材料探索開發(fā)的新征程。AI for Science(科學(xué)智能)將帶來一個大的科學(xué)變革,趕上這一潮流就能迎來新的發(fā)展機遇。


            過去,電池研發(fā)就像炒菜一樣,研究人員不斷地嘗試不同的材料和工藝,通過觀察實驗結(jié)果來尋找最佳的解決方案。這種方式耗時較長,效率低下,且往往需要反復(fù)試驗,因此難以滿足快速發(fā)展的高科技產(chǎn)業(yè)需求。“炒菜試錯”式的研發(fā)方法在電池領(lǐng)域曾經(jīng)非常普遍,但難以滿足快速發(fā)展的產(chǎn)業(yè)需求。而且傳統(tǒng)的計算模擬手段在精度和效率方面存在局限,難以應(yīng)對實際問題。例如,密度泛函理論方法受計算量限制,計算規(guī)模僅限于數(shù)百原子,導(dǎo)致時間尺度和統(tǒng)計能力嚴(yán)重不足;而基于經(jīng)驗力場的分子動力學(xué)方法在面對準(zhǔn)確率低、參數(shù)調(diào)整困難以及可遷移性差等問題時也存在明顯局限。隨著AI4S新范式的發(fā)展,利用人工智能等新技術(shù)突破電池研發(fā)的難點,開發(fā)更高效、更可靠的電池設(shè)計自動化平臺成為電池研發(fā)的重要趨勢。


            深勢科技是“AI for Science”科學(xué)研究范式的引領(lǐng)者和踐行者,致力于運用人工智能和多尺度的模擬仿真算法,結(jié)合先進計算手段求解重要科學(xué)問題,為人類文明最基礎(chǔ)的生物醫(yī)藥、能源、材料和信息科學(xué)與工程研究打造新一代微尺度工業(yè)設(shè)計和仿真平臺。


            保守估計,國內(nèi)有超過5000家的電池生產(chǎn)企業(yè),其中幾百家企業(yè)收入規(guī)模超過100億元。據(jù)了解,三年來,深勢科技已經(jīng)與10多家頭部電池企業(yè)達成合作。當(dāng)前,深勢科技重點與龍頭企業(yè)合作,樹立典型,再在全行業(yè)推廣,賦能電池行業(yè)研發(fā)。例如,與電池上下游頭部企業(yè)推進AI先進算法在電池領(lǐng)域的應(yīng)用,包括正極材料篩選、電解液配方快速篩選、負(fù)極材料微觀機理探索研究等,極大地縮短了研發(fā)周期。


            針對固態(tài)電池相關(guān)的技術(shù)、材料、市場及產(chǎn)業(yè)等方面的問題,中國粉體網(wǎng)將在昆山舉辦第五屆高比能固態(tài)電池關(guān)鍵材料技術(shù)大會。為致力于固態(tài)電池技術(shù)開發(fā)的企業(yè),科研院校,以及電動車、儲能、特種應(yīng)用等終端企業(yè)提供信息交流的平臺,開展產(chǎn)、學(xué)、研合作,共同推動行業(yè)發(fā)展。屆時,深勢科技/北京科學(xué)智能研究院電池研發(fā)總監(jiān)王曉旭將作題為《AI for Science新范式賦能固態(tài)電池研發(fā)》的報告。



            專家簡介:

            王曉旭,博士,深勢科技/北京科學(xué)智能研究院,高級研究員,材料研發(fā)總監(jiān),電池BDA(Battery Design Automation;電池設(shè)計自動化)研發(fā)與實踐平臺-Piloteye 負(fù)責(zé)人。2014-2021曾任職于北京市計算中心,負(fù)責(zé)新材料計算平臺設(shè)計、新材料高通量篩選和機器學(xué)習(xí)優(yōu)化等工作;2021年加入深勢科技/北京科學(xué)智能研究院,負(fù)責(zé)材料與工藝設(shè)計方向,研究方向主要為材料基因工程和AI4S新研究范式下利用AI及多尺度計算理性研發(fā)設(shè)計新型能源材料和器件(電池、催化、光伏等),理論計算及與實驗合作學(xué)術(shù)成果發(fā)表JACS、AEM、AFM、JMCA、CEJ等SCI論文30余篇。多次承擔(dān)/參與材料基因工程重點專項等國家和企業(yè)研發(fā)項目,有豐富的產(chǎn)學(xué)研研發(fā)落地經(jīng)驗。


            參考來源:

            深勢科技官網(wǎng)

            深勢科技詳解AI4Sci時代電池研發(fā)新范式.深勢科技 DP Technology

            AI科學(xué)新范式下的電池研發(fā)實踐.中國信息化周報


            (中國粉體網(wǎng)編輯整理/蘇簡)

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