Machine learning reveals factors that control ion mobility in anti-perovskite solid electrolytes

电解质 离子 钙钛矿(结构) 材料科学 快离子导体 格子(音乐) 控制(管理) 计算机科学 化学物理 人工智能 化学 物理 结晶学 物理化学 电极 有机化学 声学
作者
Kwangnam Kim,Donald J. Siegel
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:10 (28): 15169-15182 被引量:12
标识
DOI:10.1039/d2ta03613d
摘要

Machine learning is used to identify and assess the relative importance of features that control ion mobility in anti-perovskite solid electrolytes. Lattice properties such as hopping distance and channel width have the largest impact.
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