論文の概要: AI-Driven Discovery of High Performance Polymer Electrodes for Next-Generation Batteries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13899v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 17:32:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-20 13:58:35.018084
• Title: AI-Driven Discovery of High Performance Polymer Electrodes for Next-Generation Batteries
• Title（参考訳）: 次世代電池用高性能高分子電極のAIによる発見
• Authors: Subhash V. S. Ganti, Lukas Woelfel, Christopher Kuenneth,
• Abstract要約: 電池における遷移基金属の使用は、リチウム、コバルト、ニッケルといった重要な元素を広範囲に使用する必要がある。 これらの金属を酸化還元活性有機材料に置き換えることで、電池の炭素フットプリントを1桁減らすことができる。 低い電圧と特定の容量の制限を克服するために、機械学習駆動の電池情報処理フレームワークを開発し、実装する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: The use of transition group metals in electric batteries requires extensive usage of critical elements like lithium, cobalt and nickel, which poses significant environmental challenges. Replacing these metals with redox-active organic materials offers a promising alternative, thereby reducing the carbon footprint of batteries by one order of magnitude. However, this approach faces critical obstacles, including the limited availability of suitable redox-active organic materials and issues such as lower electronic conductivity, voltage, specific capacity, and long-term stability. To overcome the limitations for lower voltage and specific capacity, a machine learning (ML) driven battery informatics framework is developed and implemented. This framework utilizes an extensive battery dataset and advanced ML techniques to accelerate and enhance the identification, optimization, and design of redox-active organic materials. In this contribution, a data-fusion ML coupled meta learning model capable of predicting the battery properties, voltage and specific capacity, for various organic negative electrodes and charge carriers (positive electrode materials) combinations is presented. The ML models accelerate experimentation, facilitate the inverse design of battery materials, and identify suitable candidates from three extensive material libraries to advance sustainable energy-storage technologies.
• Abstract（参考訳）: 電池における遷移基金属の使用は、リチウム、コバルト、ニッケルといった重要な元素を広範囲に使用する必要がある。 これらの金属を酸化還元活性有機材料に置き換えることで、電池の炭素フットプリントを1桁減らすことができる。 しかし、この手法は、適切な酸化還元活性有機材料の可用性の制限や、電気伝導率の低下、電圧、特定の容量、長期安定性といった問題など、重要な障害に直面している。 低電圧と特定容量の制限を克服するため、機械学習(ML)駆動のバッテリー情報処理フレームワークを開発し実装した。 このフレームワークは、豊富なバッテリーデータセットと高度なML技術を利用して、レドックス活性有機材料の識別、最適化、設計を加速し、強化する。 本研究では, 各種有機負極および電荷担体(正極材料)の組み合わせに対して, 電池特性, 電圧, 比容量を予測できるデータ融合ML結合メタ学習モデルを提案する。 MLモデルは実験を加速し、電池材料の逆設計を促進し、持続可能なエネルギー貯蔵技術の進歩のために3つの広範な材料ライブラリから適切な候補を特定する。

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