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(숭실대학교) (숭실대학교) (숭실대학교)
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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2021년 학술대회
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    Demand for developing sustainable battery technology is rapidly growing. Lithium- and sodium-ion batteries are secondary batteries that have advantages of high-power, high-energy density, and long life and are critical elements of energy storage devices. However, due to the high-price and environmental problems of Co and Ni, which are core elements of battery cathode materials, it is necessary to develop next-generation cathode materials that can replace them without scarifying the performance. However, testing and calculating thousands of new cathode candidates satisfying the ideal performance criteria requires extreme resources. Therefore, in this study, we create a model to predict the capacity, operating voltage, and structural stability of cathode materials using machine learning and develop a platform to screen next-generation cathode materials.
    #기계 학습(Machine Learning) #리튬 이온 배터리(Li-ion batteries) #양극(Cathode) #나트륨 이온 배터리(Na-ion batteries) #전기화학적 특성(Electrochemical properties)

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