Machine learning pipelines for the design of solid-state electrolytes
Rattachement africain : us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
) and provide concrete strategies through transfer learning and active learning frameworks. We bridge conventional computational methods (DFT, molecular dynamics) with modern ML techniques, demonstrating hybrid workflows that overcome individual limitations. The review concludes with actionable recommendations for multi-objective optimization, explainable AI implementation, and physics-informed model development, establishing a comprehensive roadmap for the next generation of AI-accelerated solid-state battery materials discovery.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Machine learning pipelines for the design of solid-state electrolytes
- Date Crossref
- 01/01/2026
- Éditeur
- Royal Society of Chemistry (RSC)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Cornell University Cornell AI for Sustainability Initiative (CAISI) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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New York State College of Agriculture & Life Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Cornell AI for Sustainability Initiative (CAISI) — Cornell University, New York State College of Agriculture & Life Sciences et College of Engineering.
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