研究发现:神经网络可加速寻找固态电池材料以实现更安全、续航里程更长的电动

盖世汽车讯 据外媒报道,来自斯科尔科沃理工学院和AIRI研究所的研究人员展示了机器学习如何加速固态锂离子电池新材料的开发。这是一种新兴的储能技术,理论上可以取代电动汽车和便携式电子设备中的传统锂离子电池,从而降低火灾风险并延长电池寿命。
相关研究论文发表在期刊《npj Computational Materials》上。该研究表明,神经网络能够识别出这些先进电池的关键部件——固体电解质——及其保护涂层的有前景的材料。
盖世汽车讯 据外媒报道,来自斯科尔科沃理工学院和AIRI研究所的研究人员展示了机器学习如何加速固态锂离子电池新材料的开发。这是一种新兴的储能技术,理论上可以取代电动汽车和便携式电子设备中的传统锂离子电池,从而降低火灾风险并延长电池寿命。
相关研究论文发表在期刊《npj Computational Materials》上。该研究表明,神经网络能够识别出这些先进电池的关键部件——固体电解质——及其保护涂层的有前景的材料。
2025-03-20
2022-05-19
2022-05-19
2022-05-19
2022-04-24
通信基础设施作为数字经济的底层支撑,在“新质生产力...
今年2月18日,海南海底智算舱在陵水海域完成下水,...
飞利浦智能会议平板2954T新品上市一屏搞定教学“...
声音常被调侃为“玄学”,想快速了解到一辆车的音响实...
随着数字化转型的加速,区块链技术作为去中心化、透明...
自2017年6月7日东风柳汽设立首个品牌日以来,每...
当前,千行万业的鸿蒙应用正在加速迭代,为华为nov...
近日,国家卫生健康委等部门公布相关工作通知,将推动...
6月7日,第二十七届重庆国际汽车展览会盛大开幕。作...
#8203;爱普生三芯三色全彩4K投影机EF-51...