机器学习势分子动力学

无序结构增强固态电解质中的锂离子传输

建立深度学习势，模拟不同无序程度的 Li₃PS₄ 固态电解质，发现无序驱动的扩散动力学显著提高室温离子电导率。进一步用机器学习结构指纹“softness”，把动力学特征、局部结构和原子重排联系起来，区分无序诱导的“软”跳跃锂离子，为理解复杂无序结构中的离子传导机制、开发更高性能固态电解质提供依据。