تسريع فحص الإلكتروليتات البوليمرية غير المتبلورة من خلال التعلم لتقليل الأخطاء في خصائص الديناميات الجزيئية المحاكاة

تعتبر الإلكتروليتات البوليمرية مرشحات واعدة لتقنية بطاريات الليثيوم أيون من الجيل القادم. يعيق الفحص على نطاق واسع للإلكتروليتات البوليمرية التكاليف الكبيرة لمحاكاة الديناميات الجزيئية (MD) في الأنظمة غير المتبلورة: يتطلب الهيكل غير المتبلور للبوليمرات العديد من عمليات العينة المكررة لتقليل الضوضاء، ويحتاج الاسترخاء البطيء إلى وقت محاكاة طويل للتقارب. هنا، نقوم بتسريع الفحص باستخدام شبكة عصبية متعددة المهام تتعلم من كمية كبيرة من بيانات MD القصيرة وغير المتقاربة، وعدد قليل من بيانات MD الطويلة المتقاربة. نحقق توقعات دقيقة لأربعة خصائص متقاربة مختلفة ونجري فحصًا لفضاء مكون من 6247 بوليمرًا، وهو أكثر بكثير من الدراسات الحسابية السابقة. علاوة على ذلك، نستخرج عدة مبادئ تصميم للإلكتروليتات البوليمرية ونوفر مجموعة بيانات مفتوحة للمجتمع. يمكن أن يكون نهجنا قابلًا للتطبيق على فئة واسعة من مشاكل اكتشاف المواد التي تتضمن محاكاة مواد معقدة وغير متبلورة.