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能源电池研发解决方案

深势科技基于AI for Science新范式，从材料性质参数出发，预测材料颗粒的物化性质，进一步模拟电极与电芯尺度的性能；对加工工艺进行理性建模，同步模拟加工工艺对电极、电芯性能的影响。我们致力于跟电池行业上下游伙伴一起，针对电池研发难点进行联合研发和应用开发，提高电池设计的精确度和可靠性，缩短创新到量产间的周期，推动“设计理性化”、“开发平台化”和“制造智能化”的实现。

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电池全生命周期开发设计

理解构效关系以开发材料
理解机理以优化配方和工艺
理解模型以设计电芯
电极材料
电解液
表征工艺
电芯
方案介绍
成功案例
基于DeePMD方法和DPA原子间势函数预训练模型，评估预测正极材料和固态电解质全掺杂空间的关键性质，准确度与实验可比，效率比主流方法快至少1000倍。
产品级正极材料和固态电解质掺杂评估，交互式完成万级别的材料筛选，加速新材料研发周期缩短至原来1/3。
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成就客户
联合研发服务攻坚电池领域关键问题
Piloteye®平台多场景APPs赋能企业高效研发
充分利用研发场景中各种来源的数据，基于数据训练模型，再进行下游电池性质的预测;
基于预训练模型的数据驱动以及基于多尺度建模算法的原理驱动能力;
多场景端到端的APP应用，沉淀行业专家的先进经验;
用户交互友好，简单的输入和可视化交互的方式实现高通量、数据管理等一系列能力。降低用户使用门槛，高效进行电池研发。
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合作伙伴