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執行第一性原理計算以發現大型化學空間中的電極特性是一項具有挑戰性的任務。雖然機器學習（ML）已被應用于有效加速這些發現，但大多數應用方法忽略了材料的空間信息，僅使用預定義的特征—化學成分。

在此，美國南卡羅來納大學胡建軍教授、西北太平洋國家實驗室Rajendra P. Joshi等人開發了兩個基于注意力的圖神經網絡，通過將化學成分與空間信息相結合以預測電池電極材料的電壓。該方法結合了3D空間中的原子組成和原子坐標，與僅基于化學成分的ML模型相比，顯著提高了電壓預測的準確性。

第一種方法是通過考慮高電位電極與金屬離子之間的化學反應形成低電位電極來預測電壓，而第二個模型結合電極的ML預測形成能（E_form）來計算其平均電壓。圖神經網絡（GNN）是一種深度神經網絡，已被應用于有效地從網絡或圖數據中學習潛在特征。與應用于材料領域的其他GNN相比，本文中采用的GATGNN模型學習每個原子的局部和全局的貢獻，即首先通過其增強圖注意力層（AGAT）有效地捕獲原子的局部重要性，然后是全局注意力。

圖1. GATGNN架構概述

作者將預測結果與文獻中用于預測電壓的最新基于化學成分的模型進行了比較，其中基于結構的模型比這個基準工作要準確得多。與基于反應的模型相比，基于 E_form的模型始終提供更低的MAE。而且相對于文獻中的已知模型，本文基于E_form的模型在應用于從學習的Li⁺子集遷移到Na電極時表現出高度的性能可遷移性。

此外，作者預測了10種未包含在Na電池的MP數據庫中且化學通式為NaxMPO₄F（M = Ti、Cr、Fe、Cu、Mn、Co和Ni）的氟磷酸鹽電池框架的平均理論電壓。結果顯示，除了平均電壓為1.32 V的NaTiPO₄F和TiPO₄F電極對之外，可以預期這些Na電池框架的平均電壓高于3.1 V。總之，這項研究表明在用于訓練ML模型進行插層反應的數據有限的情況下，根據電極的形成能計算電壓是預測電壓的理想方法。

圖2. 基于反應和E_form的模型預測Na/K離子電極電壓的性能

Accurate Prediction of Voltage of Battery Electrode Materials Using Attention-Based Graph Neural Networks, ACS Applied Materials & Interfaces 2022. DOI: 10.1021/acsami.2c00029

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南卡大學胡建軍ACS AMI：圖神經網絡準確預測電極材料電壓

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