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新能源行业的多尺度AI仿真技术解决方案
-- 电池设计自动化（BDA）平台
MattVerse将积累与开发多年的技术及经验整合到BDA的三个模块中，以处理在不同尺度场景中遇到的问题。
AI + 量子化学模块
该模块将人工智能技术与量子化学计算方法相结合，以准确预测电池材料的性质。其具有以下几个特点:
a. 高计算精度，相较传统量子化学方法提升一个数量级，达到实用水平;
b. 高计算效率，与传统DFT方法相比计算速度提升10,000以上;
c. AI模型构建需要的数据量要求少，少量实验数据即可达到效果；
d. 能够正确描述电池界面一类的开放量子力学体系，允许物质和能量与外界交换。
电化学模块
该模块包括三个相互耦合的物理模型：用于评估电池性能的电化学模型，用于评估安全性的热力学模型，以及用于评估电池健康与寿命的老化模型。该模块具有以下特点：
a. 通过深度嵌入的人工智能方法求解电化学方程，结合自主开发的智能网格生成技术，实现了相较传统电化学算法2个数量级以上的计算效率提升。
b. 全面的老化机理模型，能够准确描述各类老化因素的动力学过程。
寿命与安全模块
该模块将人工智能技术与电池老化机制模拟相结合，建立了一个多维数字孪生，准确描述了电池单元的健康状态和老化过程。它能够准确评估电池寿命，并有效地提前预警电池异常情况。
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