Навчальний заклад: Центральноукраїнський науковий ліцей Кіровоградської обласної ради
Автор: Добрянський Олександр Юрійович
Відділення: Інженерія та матеріалознавство
Секція: Матеріали та адитивні технології
Область: Кіровоградська
Опис:
Твердотілі акумулятори є перспективним напрямом розвитку систем накопичення енергії завдяки підвищеній безпеці та потенційній сумісності з літієвим металом. Проте їх практична ефективність значною мірою визначається властивостями твердого електроліту, зокрема рівнем іонної провідності за кімнатної температури та стабільністю інтерфейсу електрод–електроліт. Одним із найбільш перспективних класів оксидних електролітів є гранатоподібні матеріали типу Li₇La₃Zr₂O₁₂ (LLZO), іонна провідність яких істотно залежить від складу та характеру допування. Метою роботи є розроблення та перевірка ML-моделей для прогнозування іонної провідності LLZO та відбору перспективних композицій. У дослідженні сформовано датасет на основі відкритих матеріалознавчих баз, згенеровано композиційні та структурні дескриптори із застосуванням інструментів pymatgen і matminer, а також реалізовано ансамблеві регресійні моделі Random Forest і XGBoost. Проведено порівняльний аналіз їх прогнозної здатності та інтерпретацію результатів за допомогою SHAP-аналіз.