Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
Die Studie stellt GET-SEI vor, ein allgemeines Framework, das mittels Graph-Contrastive-Learning, erweiterter dynamischer Modenzerlegung und Übergangspfadttheorie die Lithiumdynamik in der Festelektrolyt-Grenzschicht verschiedener Festelektrolytsysteme analysiert, um dominante Transportpfade und kinetische Engpässe für das gezielte SEI-Engineering zu identifizieren.