Piloteye 跨尺度科學研究平台加速電池研發進程
市場需求大，讓電池行業面臨激烈競爭。為在競爭中脫穎而出，企業需要持續提升產品的競爭力，積極尋求高效的產品迭代和創新。在這背景下，加強對研發系統的投入變得尤為重要。
王曉旭表示，通過“實驗試錯”手段開展的傳統電池研發，需要經過多個環節，整個研發周期可能需要數年時間，需要大量的資金投入，包括設備、人力、原材料等。在電池領域的研發探索中，AI賦能的多尺度模擬、材料設計優化等技術正引領著全新的發展方向。
電池作為典型的跨尺度科學研究領域，涵蓋了從微觀到宏觀尺度的廣泛範圍。微觀尺度下，需要理解電池反應機理；而微觀到介觀尺度下，預測材料相變、離子輸運、物化穩定性、表面界面、枝晶生長等問題成為關鍵；再到宏觀尺度下，設計電芯極片結構、析鋰檢測、容量損失分析等等。這些問題都要依賴於跨尺度的方法和手段才能得以解決。
王曉旭介紹說，Piloteye 通過將ABACUS、DeePMD、Uni－Mol、DMFF和電化學模型AI自動調參等一系列以AI for Science原理和數據驅動的創新算法整合到電池研發的過程中，提高計算模擬研究電池的精度和可靠性，加速電池材料到電芯研發進程，幫助研發人員優化電池設計和生產過程，更快響應市場上多樣化的需求。
Piloteye“全鏈條”優化電池研發多尺度建模計算
通過結合領域先進的算法以及行業專家豐富的實戰經驗，深勢科技電池設計自動化平台Piloteye目標克服傳統多尺度計算的瓶頸，幫助真正實現“全鏈條”全局優化。
從微觀材料性質計算出發，到介觀材料顆粒的物化性質，再到電極電芯尺度的電化學性能，通過Deep Potential系列方法形成各個計算尺度之間標準的輸入輸出，彌補其他傳統通用性仿真軟件中過多經驗參數而導致模型精度的不確定性。 |
