Odkrywanie przyszłości: Jak nowe modelowanie może zrewolucjonizować technologię baterii
LLNL wprowadza nowatorskie podejście modelowania łączące mikrostrukturę i transport jonowy dla zaawansowanych baterii. Badania koncentrują się na bateriach stałotlenkowych, które są kluczowe dla przyszłych rozwiązań w zakresie magazynowania energii. Wykorzystywana jest struktura uczenia maszynowego do analizy złożonych materiałów, generując cyfrowe reprezentacje mikrostruktur.