Unraveling Lithium Dynamics in Solid Electrolyte Interphase: From Graph Contrastive Learning to Transport Pathways
이 논문은 그래프 대비 학습, 확장 동적 모드 분해, 전이 경로 이론을 통합한 GET-SEI 프레임워크를 개발하여 고체 전해질 계면 (SEI) 내의 복잡한 리튬 동역학과 수송 경로를 자동으로 규명함으로써 차세대 고체전지 성능 최적화를 위한 정량적 도구로 활용 가능함을 제시합니다.