高分子科学系汪莹课题组展示高效处理多目标优化的创新方法，为锂电池材料的开发与优化提供了关键见解。该成果以“Multi-Objective Optimization of Ionic Polymer Electrolytes for High-Voltage Fast-Charging and Versatile Lithium Batteries”为题近期在线发表于（Advanced Materials） 。
随着便携设备、电动汽车和大规模电网对高能量密度、快速充电电池的需求增长，传统液态电解质因易燃性和高压下的副反应（如界面副反应、气体析出、过渡金属溶解等）受到限制。离子聚合物电解质（IPEs）兼具安全性和界面适应性，但其实现多目标优化（如离子电导率、电化学窗口、循环稳定性）需要在高维化学空间中探索，传统试错法效率低、成本高。
在锂电池材料探索中，高效识别最优离子聚合物电解质（IPEs）配方是一个关键挑战。团队采用结合核函数高斯过程（GP）与多种采集函数的方法，在仅探索2.8%的化学空间后，快速锁定了最优的TFSI基IPEs配方，这种多目标优化方法显著降低了实验成本。这一配方在高压和快速充电条件下表现出优异性能，为开发高性能锂电池提供了创新性路线。
论文链接：
https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/adma.202500941
来源：高分子科学系
