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2025-05-06

论文解读Vol.5 | 字节跳动推出MD模拟预测框架BAMBOO，助力锂电池材料设计

近年来，机器学习力场 (MLFF) 在分子动力学 (MD) 模拟中的应用越来越广泛。尽管 MLFF 广泛应用于固体和小分子研究中，但将 MLFF 用于液体电解质研究仍面临挑战。

近日，字节跳动的研究人员提出一种用于分子动力学模拟的预测框架 BAMBOO，展示了其在锂电池液体电解质环境中的预测能力。

研究人员设计了一个受物理启发的图等变 Transformer 架构（GET）作为 BAMBOO 的主干，用于从量子力学模拟数据中学习。此外，引入了一种集成知识蒸馏方法，并将其应用于 MLFF 中，以减少分子动力学模拟中观测值的波动。最后，研究人员提出了一种密度对齐算法，将 BAMBOO 与实验测量值对齐。

BAMBOO 在预测各种溶剂和盐组合的关键电解质特性（如密度、粘度和离子电导率）方面展示了最先进的准确性。模型在超 15 种化学物质上进行训练，与实验相比，各种成分的平均密度误差为 0.01 g/cm³。

相关研究以「A predictive machine learning force-field framework for liquid electrolyte development」为题，发表在《Nature Machine Intelligence》上。

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