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龙图腾网获悉中国科学院物理研究所;北京三星通信技术研究有限公司申请的专利机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法和材料获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116364212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111599893.2，技术领域涉及：G16C60/00；该发明授权机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法和材料是由王宇琦;吴思远;邵伟;孙晓瑞;王强;肖睿娟;李泓设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法和材料在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法和材料，方法包括：将待筛选材料数据集输入离子迁移势垒模型，筛选出锂离子迁移势垒小于预设势垒数值的材料组成第一材料集合；待筛选材料数据集包括含有多个具有两种阴离子的化合物Li‑A‑O‑S；确定满足A元素可用性评价要求的第二材料集合，并从中选出锂离子迁移势垒最低的材料作为待优化材料；对待优化材料进行掺杂改性，得到不同掺杂量和掺杂位点分布的多个衍生结构；根据每个衍生结构对应的晶体能量和原子受力信息，对各个衍生结构进行结构弛豫，得到收敛后的对应每个掺杂量的一个衍生结构，再通过离子迁移势垒模型筛选出其中锂离子迁移势垒最小的衍生结构作为筛选优化输出结果。

本发明授权机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法和材料在权利要求书中公布了：1.一种机器学习模型加速快离子导体材料的筛选优化方法，其特征在于，所述筛选优化方法包括： 将待筛选材料数据集输入离子迁移势垒模型，筛选出锂离子迁移势垒小于预设势垒数值的材料组成第一材料集合；所述待筛选材料数据集包括含有多个具有两种阴离子的化合物Li-A-O-S，其中A为三价金属元素； 根据预先确定的A元素可用性评价参数，在所述第一材料集合中确定满足A元素可用性评价要求的第二材料集合； 在所述第二材料集合中选出锂离子迁移势垒最低的材料作为待优化材料； 基于预选的掺杂材料对所述待优化材料进行掺杂改性，得到不同掺杂量和掺杂位点分布的多个衍生结构； 根据每个衍生结构对应的晶体能量和原子受力信息，对不同掺杂量和掺杂位点分布的衍生结构进行结构弛豫，得到收敛后的对应每个掺杂量的一个衍生结构，作为第三材料集合； 将第三材料集合输入离子迁移势垒模型，筛选出锂离子迁移势垒最小的衍生结构作为筛选优化输出结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院物理研究所;北京三星通信技术研究有限公司，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村南三街8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。