BATTERY MATERIALS SCREENING

A method, apparatus, system for batter material screening is disclosed. First, microstructure generation parameters for a plurality of microstructures are received, where the microstructure generation parameters include microstructure characteristics. Microstructure statistics are generated using a first artificial intelligence ("AI") model, where the received microstructure generation parameters are inputs for the first AI model. Microstructure properties are predicted using a second AI model for the microstructures based on the generated microstructure statistics, the received microstructure generation parameters, and battery cell characteristics. It is determined whether at least one of the microstructures is within a predefined energy profile range based on the predicted microstructure properties. L'invention concerne un procédé, un appareil et un système de criblage de matériaux de batterie. Dans un premier temps, des paramètres de génération de microstructure pour une pluralité de microstructures sont reçus, les paramètres de génération de microstructure comprenant des caractéristiques de microstructure. Des statistiques de microstructure sont générées à l'aide d'un premier modèle d'intelligence artificielle ("AI"), les paramètres de génération de microstructure reçus étant des entrées pour le premier modèle AI. Des propriétés de microstructure sont prédites à l'aide d'un deuxième modèle AI pour les microstructures sur la base des statistiques de microstructure générées, des paramètres de génération de microstructure reçus et des caractéristiques de cellule de batterie. Il est déterminé si au moins l'une des microstructures se trouve dans une plage de profils d'énergie prédéfinie sur la base des propriétés de microstructure prédites.