Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning-Aided Discovery of Superionic Solid-State Electrolyte for Li-Ion Batteries

論文の概要: Machine Learning-Aided Discovery of Superionic Solid-State Electrolyte for Li-Ion Batteries

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06763v1
Date: Mon, 14 Feb 2022 14:33:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-15 17:06:03.607873
Title: Machine Learning-Aided Discovery of Superionic Solid-State Electrolyte for Li-Ion Batteries
Title（参考訳）: 機械学習によるリチウム電池用超イオン固体電解質の発見
Authors: Seungpyo Kang, Minseon Kim, and Kyoungmin Min
Abstract要約: Li-Ion固相電解質(Li-SSEs)は、従来のLi-Ion電池(LIBs)の臨界問題を解消する有望な解である 20,237個のLi含有材料中の超イオン性Li-SSEを発見するための機械学習シュロゲートモデルを開発した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.787419386215488
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Li-Ion Solid-State Electrolytes (Li-SSEs) are a promising solution that resolves the critical issues of conventional Li-Ion Batteries (LIBs) such as poor ionic conductivity, interfacial instability, and dendrites growth. In this study, a platform consisting of a high-throughput screening and a machine-learning surrogate model for discovering superionic Li-SSEs among 20,237 Li-containing materials is developed. For the training database, the ionic conductivity of Na SuperIonic CONductor (NASICON) and Li SuperIonic CONductor (LISICON) type SSEs are obtained from the previous literature. Then, the chemical descriptor (CD) and additional structural properties are used as machine-readable features. Li-SSE candidates are selected through the screening criteria, and the prediction on the ionic conductivity of those is followed. Then, to reduce uncertainty in the surrogate model, the ensemble method by considering the best-performing two models is employed, whose mean prediction accuracy is 0.843 and 0.829, respectively. Furthermore, first-principles calculations are conducted for confirming the ionic conductivity of the strong candidates. Finally, six potential superionic Li-SSEs that have not previously been investigated are proposed. We believe that the constructed platform can accelerate the search for Li-SSEs with high ionic conductivity at minimum cost.
Abstract（参考訳）: Li-Ion固相電解質 (Li-SSEs) は, イオン伝導率の低下, 界面不安定性, デンドライト成長など, 従来のLi-Ion電池 (LIBs) の臨界問題を解消する有望な解である。本研究では,20,237種類のli含有材料の超イオン性li-ssを検出するための高スループットスクリーニングと機械学習サロゲートモデルからなるプラットフォームを開発した。トレーニングデータベースでは,Naスーパーイオニックコンダクタ(NASICON)およびLiスーパーイオニックコンダクタ(LISICON)型のSSEのイオン伝導率が,前報より得られた。次に、ケミカルディスクリプタ(cd)と追加の構造特性を機械可読性として用いる。スクリーニング基準によりLi-SSE候補が選択され、そのイオン伝導率の予測が続く。次に、サロゲートモデルの不確かさを低減するため、最高の2つのモデルを考慮したアンサンブル法を用い、平均予測精度は0.843と0.829である。さらに、強候補のイオン伝導性を確認するために第一原理計算を行う。最後に、これまで研究されていない6つの潜在的超イオンLi-SSEを提案する。構築されたプラットフォームは、イオン伝導率の高いLi-SSEの探索を最小限のコストで高速化できると考えている。

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