The Governing Council of the University of Toronto

Objet publié

L’objectif principal de ce projet est de mener une étude computationnelle sur les nouveaux matériaux pour batteries à l’aide de modèles informatiques, de simulations et d’apprentissage automatique. Le bénéficiaire réalisera des simulations de théorie fonctionnelle de la densité (DFT) et de l’apprentissage automatique afin de concevoir et de créer des validations de principe de matériaux de batterie, y compris des matériaux de cathodes et d’électrolytes. Les matériaux conçus seront analysés par le bénéficiaire afin de déterminer les candidats prometteurs pour l’exploration dans un système à haut débit, influençant le développement du flux de travail du CNRC. Le rôle du bénéficiaire est d’effectuer des calculs théoriques et d’apprentissage automatique afin de prédire de nouveaux matériaux aux propriétés supérieures et de les qualifier pour un développement ultérieur par le CNRC. Le CNRC synthétisera les matériaux d’électrodes et d’électrolytes proposés et s’engagera dans une boucle itérative avec le bénéficiaire afin de déterminer les matériaux les plus performants en vue d’un développement ultérieur.