在锂电池的世界里，快充一直是人们追求的重要目标，尤其是高温环境下的快充技术，更是充满挑战。最近，一项新的研究为高温快充锂电池电解质的研发带来了革命性的突破。来自Xiang Chen、Jia - Qi Huang、Qiang Zhang及其团队的科学家们，在研究中采用了一种独特的方法。他们将高通量计算、机器学习技术与实验验证相结合，构建了一个数据 - 知识双驱动的电解质挖掘框架。高通量计算就像是一个超级“计算器”，能够快速处理大量的数据，筛选出可能适合作为电解质的材料。机器学习技术则如同一个聪明的“小助手”，它可以从海量的数据中学习规律，为科学家们提供更精准的预测和建议。而实验验证则是对前面计算和预测结果的“检验员”，确保最终筛选出来的电解质材料在实际应用中确实可行。通过这种创新的框架，科学家们成功地改变了传统的高温快充电解质研发模式。这不仅加快了研发的速度，还提高了研发的准确性，有望为我们带来性能更优的快充锂电池，让我们的电子设备在高温环境下也能快速充电，为未来的科技生活增添更多便利。

期刊

Angewandte Chemie International Edition

标题

Outside Back Cover: Data–Knowledge-Dual-Driven Electrolyte Design for Fast-Charging Lithium Ion Batteries

作者

i Yang, Nan Yao, Yu-Chen Gao, Xiang Chen, Yu-Xin Huang, Shuo Zhang, Han-Bing Zhu, Lei Xu, Yu-Xing Yao, Shi-Jie Yang, Zheng Liao, Zeheng Li, Xue-Fei Wen, Peng Wu, Ting-Lu Song, Jin-Hao Yao, Jiang-Kui Hu, Chong Yan, Jia-Qi Huang, Qiang Zhang

摘要

In their Research Article (e202505212), Xiang Chen, Jia-Qi Huang, Qiang Zhang and co-authors revolutionized the conventional paradigm for developing high-temperature fast-charging electrolytes by integrating high-throughput calculation, machine-learning techniques, and experimental verifications into a data–knowledge-dual-driven electrolyte mining framework.

原文链接

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/anie.202510008

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