为高电压和快充锂离子电池设计离子聚合物电解质（IPEs）涉及在高度复杂且离散的化学空间中进行搜索。
传统的材料发现过程由于成本高昂和评估时间长，难以应对这种复杂性。本文描述了一种基于核函数的贝叶斯优化方法，通过同时考虑离子电导率、电化学稳定性和放电容量来完成多目标优化。
根据基于收购函数联合集的推荐器，在仅针对2.8%的化学空间的三次迭代中，筛选出有前景的IPEs。
所实现的锂金属电池展现出与NCM811（LiNi₀.₈Co₀.₁Mn₀.₁O₂，4.8 V）和LNMO（LiNi₀.₅Mn₁.₅O₄，4.92 V）搭配时的超高截止电压，性能十分有前景。
基于此，2025年3月17日，复旦大学汪莹等人在国际知名期刊Advanced Materials发表题为《Multi-Objective Optimization of Ionic Polymer Electrolytes for High-Voltage Fast-Charging and Versatile Lithium Batteries》的研究论文。
为进一步扩展IPEs的多功能性并降低与手套箱环境相关的高成本，作者通过在IPEs中引入水分子并结合Li₄Ti₅O₁₂||LiMn₂O₄，开发了一种水系且高电压的锂离子电池。
在刚性聚合物电解质和嵌入的水分子之间形成的强氢键网络，有效抑制了水的活性，同时提高了离子电导率。
这项工作揭示了一种创新的多目标优化方法，能够有效处理多目标和不连续的参数空间，为解决先进和多功能锂离子电池在材料发现和性能优化中的复杂挑战提供了关键见解。
Multi-Objective Optimization of Ionic Polymer Electrolytes for High-Voltage Fast-Charging and Versatile Lithium Batteries,Advanced Materials,2025.https://doi.org/10.1002/adma.202500941
