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当前的电池在高功率和高能量密度之间取舍。在双边法国/德国项目Hipobat的背景下，我们旨在开发高功率电池（LI，NA，NA），这将使快速充电和长寿，同时保证足够的能量密度。为此，我们需要了解这些系统的氧化还原反应和传质现象的潜在物理化学。分子建模允许达到这一细节。机器学习力场[1]现在被认为是准确性和模拟成本之间的良好折衷，可以同时建模氧化还原反应性并具有大型模拟单元格。
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