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Patterns (New York, N.Y.). 2025 May 9;6(5):101256. doi: 10.1016/j.patter.2025.101256 N/A6.72024

Harnessing explainable AI to adaptively design catalysts for lithium-sulfur batteries

利用解释性的人工智能技术实现锂硫电池催化剂的自适应设计 翻译改进

Xinyan Liu  1, Hong-Jie Peng  1

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作者单位

  • 1 Institute of Fundamental and Frontier Sciences, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, P.R. China.

    • DOI: 10.1016/j.patter.2025.101256 PMID: 40486974

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    The exploration of efficient catalysts for sluggish sulfur redox reactions is pivotal for advancing lithium-sulfur batteries but remains inefficient through trial-and-error approaches. In a recent Joule study, Zhou, Li, and colleagues proposed an explainable-AI-based approach to intelligently design catalysts adaptive to diverse local chemical environments in batteries, achieving exceptional catalytic and battery performance.

    Keywords：explainable AI; adaptive design; catalysts; lithium-sulfur batteries

    对于缓慢的硫氧化还原反应，高效催化剂的研究对推进锂硫电池的发展至关重要，但通过试错方法仍然效率低下。在最近的一篇发表于Joule 的研究中，周、李及其同事提出了一种基于可解释人工智能的方法，智能设计适应电池各种局部化学环境的催化剂，从而实现了卓越的催化性能和电池性能。

    关键词：可解释的人工智能; 自适应设计; 催化剂; 锂硫电池

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    期刊名：Patterns

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    ISSN：2666-3899

    e-ISSN：

    IF/分区：6.7/N/A

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