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复旦嵌入量子计算等引导锂金属电池离子聚合物电解质的发现

编辑 | 绿萝离子液体（Ionic Liquids，IL）作为离子聚合物电解质 (Ionic Polymer Electrolytes，IPE) 的重要组成部分，急需开发一种方法来从大量 IL 候选者中筛选离子电导率高和电化学窗口宽的 IL，从而实现安全和高能量密度锂金属电池 (LMB)。近日，来自复旦大学的研究团队提出了嵌入量子计算和图卷积神经网络（GCNN）的机器学习工作流程，来发现 IPE 的潜在 IL。通过选择推荐的 IL 子集，结合刚性棒状聚电解质和锂盐，开发了一系列薄 (~50 μm) 和坚固 (200