主要观点总结
本文讲述了肖睿娟研究员在电池材料研发领域的应用基于大数据的第一性原理计算。她从事能源材料的计算模拟及新材料设计，特别是在电池材料离子输运机制研究、高通量计算流程发展和基于大数据人工智能的快离子导体设计方面有所突破。报告摘要中提到离子导电性是描述固态物质中离子扩散现象的物理量，而第一性原理分子动力学模拟方法虽精确但计算量大且耗时。新兴数据技术被用于发展高通量计算流程和基于机器学习的离子迁移评估模型，并成功应用于固态电解质离子输运性质的研究。此外，还探讨了非晶态固体电解质中的离子传输过程。
关键观点总结
关键观点1: 肖睿娟研究员在电池材料研发领域的应用基于大数据的第一性原理计算。
她利用新兴数据技术，发展了基于多精度传递的高通量计算流程和基于机器学习的离子迁移评估模型。
关键观点2: 离子导电性是描述固态物质中离子扩散现象的物理量。
第一性原理分子动力学模拟虽然精确，但计算量大且耗时。
关键观点3: 除了常见的晶态结构固态电解质，非晶态固体电解质中的离子传输过程也受到研究。
在无序结构中观察到离子通过链内迁移和链间跳跃的方式实现离子传输的过程。
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基于大数据的第一性原理计算以电池材料研发为例 2024年6月6日 10:00 蔻享学术 扫码查看精彩直播 // 嘉宾简介 肖睿娟 肖睿娟，中国科学院物理研究所副研究员。从事能源材料的计算模拟及新材料设计，在电池材料离子输运机制研究、高通量计算流程发展和基于大数据人工智能的快离子导体设计方面开展探索。着力于固态电解质材料中本征的构效关系建立、以及发展适用于电池材料表界面微观结构长时演化的模拟技术。2002年以来发表SCI学术论文100余篇，其中部分成果发表于 Phys Rev Lett、J Am Chem Soc、Adv Mater、Adv Fun Mater、Nature Energy 等国际刊物。 报告摘要 离子导电性是描述固态物质中离子扩散现象最常采用的物理量。在相同温度下，离子导电性主要取决于迁移离子的浓度和离子迁移激活能。第一性原理分子动力学模拟或轻推弹性带方法可用于精确的离
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