Perpustakaan Digital ITB

Dalam upaya merancang baterai ion litium yang lebih optimal, studi komputasional dibutuhkan untuk memahami mekanisme degradasi di antarmuka katoda dan elektrolit yang berkontribusi pada penurunan performa, masa pakai, dan keamanan baterai. Dinamika molekuler machine learned interatomic potential (MLIP) menjadi metode studi komputasional yang menonjol karena menjembatani kecepatan yang ditawarkan dinamika molekuler klasik dan akurasi dinamika molekuler ab initio yang memungkinkan studi komputasional akurat dengan skala sistem yang besar dan jangka waktu simulasi yang panjang. Dalam penelitian ini, dilakukan pelatihan model MLIP Multi-Atomic Cluster Expansion dengan metode fine-tuning yang kemudian diterapkan untuk simulasi dinamika molekuler MLIP pada antarmuka katoda LiNiO2 (LNO) dengan elektrolit etilen karbonat (ethylene carbonate/EC). Model yang dilatih dapat menghasilkan akurasi yang baik dengan root mean squared error (RMSE) energi sebesar 0.2 meV atom -1 dan RMSE gaya sebesar 55.8 meV Å-1. Dari simulasi tersebut, diperoleh data radial distribution function yang menunjukkan struktur antarmuka dan data perubahan jarak antaratom terhadap waktu. Simulasi yang dilakukan tidak menunjukkan adanya tren perubahan jarak antaratom yang dapat mengindikasikan terjadinya reaksi pada antarmuka LNO tanpa kekosongan litium dengan cairan EC.