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然而，現(xiàn)有的建模方法不能很好地同時描述微觀尺度的離子相互作用與宏觀尺度的外場效應(yīng)，特別是在處理復(fù)雜條件下的界面問題時，難以兼顧準(zhǔn)確性與計(jì)算效率。

最近，華東理工大學(xué)劉洪來教授和練成教授團(tuán)隊(duì)發(fā)展了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的介觀熱力學(xué)模型 (DeepMT model)，利用化學(xué)勢來兼顧電解質(zhì)的微觀描述和外場效應(yīng)的宏觀影響，并引入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確預(yù)測電極/電解質(zhì)界面的離子分布和熱力學(xué)性質(zhì)。

總之，該工作提供了一種電化學(xué)界面的經(jīng)典熱力學(xué)理論與人工智能算法結(jié)合的方法。最大優(yōu)點(diǎn)是在介觀尺度下，精確且高效地解得雙電層結(jié)構(gòu)和性質(zhì)。