BatteryMat: a hierarchical machine-learning and DFT framework for average-voltage screening of lithium-ion cathode materials
BatteryMat एक पदानुक्रमित ढांचा (hierarchical framework) है जो मशीन लर्निंग और डेंसिटी फंक्शनल थ्योरी (density functional theory) को जोड़ता है ताकि तीव्र प्रारंभिक वोल्टेज भविष्यवाणी के लिए एक ALIGNN न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके लिथियम-आयन कैथोड सामग्रियों की कुशलतापूर्वक स्क्रीनिंग की जा सके, जिसके बाद थर्मोडायनामिक निरंतरता और सटीक वोल्टेज अनुमान सुनिश्चित करने के लिए फोर्स-फील्ड सत्यापन और स्वचालित DFT परिशोधन किया जाता है।