讲座主题：人工智能与分子模拟在锂电池领域中的应用
讲座时间：2022年1月8日（周六） ， 19:00
主 讲 人：材料科学产品技术部 创腾科技讲师
报名方式：进入创腾科技公众号查看
讲座背景
由于国家战略层面对于规模储能、电动汽车等应用需求的拉动 ， 新型储能器件的市场规模以接近每年20~30%的速度不断增长 。 锂离子电池是当前对于发展新能源汽车而言最具实用价值的动力来源 ， 然而其性能还远不能满足未来的电动车市场需求 。 如何加速新型储能器件研发 ， 成为电池行业的发展的关键所在 。
随着高性能计算、大数据、云计算、机器学习、人工智能（AI）等技术的快速蓬勃发展 ， 许多行业的领导者正使用数字化解决方案重新定义产品创新 。 通过引入人工智能和虚拟仿真等数字化手段 ， 实现传统经验驱动到数字驱动的研发理念转变 ， 有效降低研发成本 ， 提高研发效率 ， 加快产品上市 。 这一数字化解决方案也可很好地应用于新型储能器件的研发 ， 快捷地实现基于有限工作量 ， 提高科学生产力 ， 创新行业价值 。
创腾科技自主研发的MaXFlow分子模拟与人工智能平台 ， 可以让科研人员以更高效、灵活地方式将人工智能和虚拟仿真数字化手段应用于新型储能器件的研发 。

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讲座介绍
本次讲座会结合案例+软件实操的方式来跟大家带来MaXFlow的相关分享 。
1. 人工智能时代新材料的研发模式
2. MaXFlow分子模拟与人工智能平台介绍
3. MaXFlow-自动化、高通量的材料配方设计与筛选
· 虚拟仿真在锂电池研究领域成功应用案例
· 模型搭建
· 分子枚举虚拟库构建
· 模型文件管理
· 工作流搭建
· 自定义工作流组件
4. MaXFlow-人工智能加速模型自由
· 机器学习在电池健康评估和电池优化设计应用案例
· 数据的获取与处理
· 数据分析
· 模型的评价
MaXFlow · 分子枚举
通常情况以添加官能团的方式对分子进行化学改性 ， 当官能团种类以及取代的位点较多时 ， 可能的分子结构也非常多 ， 为了快速获得各种可能的分子结构 ， MaXFlow可以可根据用户自定义的骨架分子和片段分子 ， 通过分子结构枚举 ， 快速生成大量的结构模型 ， 帮助用户高效地完成高通量虚拟库的构建 。

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Journal of Power Sources 195 (2010) 1472–1478
MaXFlow · 电解液筛选
通过MaXFlow平台的量化方法与高通量计算获得分子前线轨道、化学硬度、偶极矩、氧化还原电位等基本参量从而对电解液分子化学活性进行表征 。 最终可以在众多的电解液分子中筛选出更优的分子结构 。
MaXFlow · 氧化还原电位
通常比较分子前线轨道能量判断其化学活性 ， 为了更可靠的筛选 ， 可以计算分子的氧化还原电位 。 MaXFlow可以实现不同条件下分子能量的计算与后期的数据处理 ， 计算完成后可以直接输出相应的参数 ， 不需再次的手动处理数据 。

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MaXFlow · 锂离子的溶剂化结构
通过分子动力学模拟电池电解液 ， 分析锂离子在不同温度、电解液中配位情况 ， 获取锂离子与电解液分子的配位数 。