新材料学院郑家新团队研究新进展
2025.08.11北京大学新材料学院郑家新课题组近期提出了一种创新的混合方法——混合第一性原理分子动力学与机器学习势（HAML），为高效模拟电极-电解质界面提供了新思路。基于该方法，团队成功揭示了界面反应动力学在界面调控中的关键作用。
北京大学新材料学院郑家新课题组近期提出了一种创新的混合方法——混合第一性原理分子动力学与机器学习势（HAML），为高效模拟电极-电解质界面提供了新思路。基于该方法，团队成功揭示了界面反应动力学在界面调控中的关键作用。
通过开源、透明、可复现的评测体系，为大语言模型的代码安全与质量提供客观标尺，助力开发者构建更可靠的AI编程助手。随着人工智能技术的飞速发展，AI编程工具正深刻改变着软件开发的生态。据GitHub 2024年开发者报告显示，全球高达76%的程序员在日常工作...
富锂锰基正极材料（LRM）因其特有的阴离子氧化还原反应而具有高比容量，被视为下一代锂离子电池最具潜力的正极材料之一。然而在实际应用中，该材料仍存在首圈循环不可逆性显著、持续容量与电压衰减等问题，同时高截止电压会诱发阴离子氧化、氧释放、Li/TM ...
在材料科学领域，准确理解多原子系统的行为是一项基础而又充满挑战的任务。以在锂离子等高能量密度电池中发挥关键作用的锂元素为例，精确预测锂原子簇内部的能量和相互作用，对于推动下一代储能技术至关重要。然而，随着原子数量的增加，系统交互的复杂性...
习近平总书记指出，“城市建设是一门大学问，一定要本着对历史、对人民高度负责的态度，切实提高城市建设水平”、“要在规划理念和方法上不断创新，增强规划科学性、指导性”、“考察一个城市首先看规划，规划科学是最大的效益，规划失误是最大的浪费，规...
锂快离子导体（LSIC，也称固态电解质）因其在全固态电池中的关键作用，近年来引起广泛关注。如何在庞大的材料结构空间中精准发现具备高离子电导率与良好稳定性的LSIC材料，是构建高能量密度、安全性强的储能器件面临的重要科学问题。尽管已有研究在特定结...
近日，新材料学院肖荫果团队在国际学术期刊《Angewandte Chemie International Edition》上发表题为“Boosting Initial Coulombic Efficiency in Li-Rich Mn-based Cathodes by Tuning Orbital Hybridization”的研究论文，该成果被期刊遴选为热点论文（Ho...
新材料学院潘锋/杨卢奕团队前期研究发现，SiOx在循环过程中的剧烈膨胀-收缩会导致固态电解质界面膜（SEI）持续增厚，最终造成电子渗流网络中断（Nat. Comm., 2023, 14, 6048）。
新材料学院郑家新团队研究新进展
直面AI编码安全挑战：李挥教授团队联合腾讯及多所顶尖高校发布业内首个项目级AI代...
新材料学院肖荫果团队在《自然·通讯》发表研究成果：原位中子和电子显微方法揭示富...
北大深研院新材料学院潘锋团队运用多尺度拓扑和AI提升“物质多体相互作用”能量预...
人口、产业、城镇、交通一体规划：智能化城市复杂系统模拟技术平台CitySPS
新材料学院潘锋团队在《JACS》报道运用多尺度拓扑&AI方法高效筛选固态锂电池快离子...
新材料学院肖荫果团队在调控轨道杂化提升富锂锰基正极材料初始库仑效率方面取得...
新材料学院潘锋/杨卢奕团队在调控锂电池高性能硅基负极电解液提升界面稳定性方面取...
