Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
El estudio presenta GET-SEI, un marco general basado en aprendizaje contrastivo de grafos y teoría de trayectorias de transición que descubre automáticamente entornos atómicos locales y cuantifica las rutas de transporte de litio en la interfaz de electrolitos sólidos para optimizar el rendimiento de las baterías.