論文の概要: Differentiable Modeling and Optimization of Battery Electrolyte Mixtures Using Geometric Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03047v2
• Date: Wed, 1 Nov 2023 21:54:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 16:45:12.278582
• Title: Differentiable Modeling and Optimization of Battery Electrolyte Mixtures Using Geometric Deep Learning
• Title（参考訳）: 幾何深層学習による電池電解質混合物の微分モデルと最適化
• Authors: Shang Zhu, Bharath Ramsundar, Emil Annevelink, Hongyi Lin, Adarsh Dave, Pin-Wen Guan, Kevin Gering, Venkatasubramanian Viswanathan
• Abstract要約: 本研究では, 化学混合物の幾何学的深層学習モデルDiffMixを開発し, ロボット実験の指導に応用する。 DiffMixの予測精度とモデルロバスト性は、純粋にデータ駆動型よりも向上した。 ロボット実験装置であるClioでは,10段階以内の電解質のイオン伝導率を18.8%以上向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3141085922386211
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrolytes play a critical role in designing next-generation battery systems, by allowing efficient ion transfer, preventing charge transfer, and stabilizing electrode-electrolyte interfaces. In this work, we develop a differentiable geometric deep learning (GDL) model for chemical mixtures, DiffMix, which is applied in guiding robotic experimentation and optimization towards fast-charging battery electrolytes. In particular, we extend mixture thermodynamic and transport laws by creating GDL-learnable physical coefficients. We evaluate our model with mixture thermodynamics and ion transport properties, where we show improved prediction accuracy and model robustness of DiffMix than its purely data-driven variants. Furthermore, with a robotic experimentation setup, Clio, we improve ionic conductivity of electrolytes by over 18.8% within 10 experimental steps, via differentiable optimization built on DiffMix gradients. By combining GDL, mixture physics laws, and robotic experimentation, DiffMix expands the predictive modeling methods for chemical mixtures and enables efficient optimization in large chemical spaces.
• Abstract（参考訳）: 電解質は、効率的なイオン移動、電荷移動の防止、電極-電解質界面の安定化など、次世代電池システムの設計において重要な役割を果たす。 本研究では,化学混合物の微分可能な幾何学的深層学習(gdl)モデルdiffmixを開発し,ロボット実験と高速電池電解質への最適化に応用した。 特に、GDL学習可能な物理係数を作成することにより、熱力学と輸送の混合法則を拡張する。 混合熱力学とイオン輸送特性を用いてモデルの評価を行い,DiffMixのモデルロバスト性および予測精度の向上をデータ駆動型モデルと比較した。 さらに,ロボット実験装置clioを用いて,回折勾配に基づく微分可能な最適化により,電解液のイオン伝導率を10ステップで18.8%以上向上させる。 GDL、混合物理法則、ロボット実験を組み合わせることで、DiffMixは化学混合物の予測モデリング手法を拡張し、大規模化学空間における効率的な最適化を可能にする。

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