物理信息生成式AI自主发现多孔氧化物储能材料:机遇与挑战
新泽西理工学院Dibakar Datta团队发表综述,系统梳理物理信息和知识驱动的生成式AI在多孔过渡金属氧化物储能材料发现中的应用。论文指出该材料体系涉及晶体化学、孔结构、离子传输等多物理场耦合,传统方法面临根本性设计瓶颈。
储能材料
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arXiv论文用原位软X射线spectro-ptychography追踪铁电极储能与衰减路径
arXiv 6月23日提交的论文显示，Stanford、UCLA和Lawrence Berkeley National Laboratory等团队开发快速原位软X射线spectro-ptychography平台，可在约3分钟完成三能量堆栈采集，并在碱性铁负极中区分快速氢氧根插入和慢速溶解-再沉积两条过程，为电池和电催化材料衰减诊断提供新的动态成像工具。