論文の概要: OBELiX: A Curated Dataset of Crystal Structures and Experimentally Measured Ionic Conductivities for Lithium Solid-State Electrolytes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14234v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 03:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:50.016867
• Title: OBELiX: A Curated Dataset of Crystal Structures and Experimentally Measured Ionic Conductivities for Lithium Solid-State Electrolytes
• Title（参考訳）: OBELiX:リチウム固体電解質の結晶構造とイオン伝導率の計算データ
• Authors: Félix Therrien, Jamal Abou Haibeh, Divya Sharma, Rhiannon Hendley, Alex Hernández-García, Sun Sun, Alain Tchagang, Jiang Su, Samuel Huberman, Yoshua Bengio, Hongyu Guo, Homin Shin,
• Abstract要約: 固体電解質電池は近い将来、液体電解質リチウムイオン電池を置き換えることが期待されている。 イオン伝導性の高い物質を見つけるには時間と資源がかかる。 OBELiXは、合成固体電解質材料と室温イオン伝導度を実験的に測定したデータベースである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.16223940507546
• License:
• Abstract: Solid-state electrolyte batteries are expected to replace liquid electrolyte lithium-ion batteries in the near future thanks to their higher theoretical energy density and improved safety. However, their adoption is currently hindered by their lower effective ionic conductivity, a quantity that governs charge and discharge rates. Identifying highly ion-conductive materials using conventional theoretical calculations and experimental validation is both time-consuming and resource-intensive. While machine learning holds the promise to expedite this process, relevant ionic conductivity and structural data is scarce. Here, we present OBELiX, a domain-expert-curated database of $\sim$600 synthesized solid electrolyte materials and their experimentally measured room temperature ionic conductivities gathered from literature. Each material is described by their measured composition, space group and lattice parameters. A full-crystal description in the form of a crystallographic information file (CIF) is provided for ~320 structures for which atomic positions were available. We discuss various statistics and features of the dataset and provide training and testing splits that avoid data leakage. Finally, we benchmark seven existing ML models on the task of predicting ionic conductivity and discuss their performance. The goal of this work is to facilitate the use of machine learning for solid-state electrolyte materials discovery.
• Abstract（参考訳）: 固体電解質電池は、理論エネルギー密度の向上と安全性の向上により、近い将来、液体電解質リチウムイオン電池を置き換えることが期待されている。 しかしながら、彼らの採用は、電荷と放電速度を管理する、より効果的なイオン伝導率の低下によって妨げられている。 従来の理論計算と実験検証による高イオン導電性材料同定は, 時間と資源の両面から行われる。 機械学習はプロセスの迅速化を約束するが、関連するイオン伝導度と構造データは乏しい。 ここでは,600ドルの合成固体電解質材料のドメイン専門家によるデータベースであるOBELiXと,文献から得られた室温イオン伝導度を実験的に測定した。 各材料は、それらの測定された組成、空間群、および格子パラメータによって記述される。 原子位置が利用可能な約320の構造に対して、結晶情報ファイル(CIF)の形式での完全な結晶記述が提供される。 データセットのさまざまな統計と特徴について議論し、データの漏洩を避けるためのトレーニングとテストの分割を提供する。 最後に, 既存の7つのMLモデルについて, イオン伝導率の予測を行い, その性能について検討する。 本研究の目的は、固体電解質材料発見のための機械学習の利用を促進することである。

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