机器学习筛选拓扑量子材料发现高电压镁离子电池正极候选材料
研究团队结合改进型晶体图卷积神经网络（mCGCNN）与第一性原理计算，对917种含镁拓扑量子材料进行筛选，发现Mg₂VO₄和Mg₆MnO₈两种高电压正极候选材料，平均电压分别达3.66V和4.06V，远超传统镁电池正极材料。该成果为下一代多价离子电池开发提供了新路径。
第一性原理计算
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第一性原理计算预测三元氢化物NaAlH3常压超导温度可达73.7 K
研究人员利用密度泛函理论和Migdal-Eliashberg形式论对假设的立方相NaAlH3进行第一性原理研究，发现极强的电子-声子耦合（λ=2.23），预测超导临界温度可达73.7 K（库仑赝势μ*=0.1），且在常压下即可实现。声子色散计算和分子动力学模拟表明该相具有动态和热稳定性。该研究已发表于Phys. Rev. B。