Problem
Battery material screening is expensive when candidates are evaluated manually or without uncertainty-aware ranking.
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GitHub
CathodeX
KI-gestuetzte Plattform zur Pruefung von Kathodenmaterialien, die Graph Neural Networks zur Vorhersage von Batterieeigenschaften nutzt.
PythonAIGraph Neural Networks
Systemarchitektur
Repository-Nachweise
Gemessen aus öffentlichen GitHub-Repository-Daten am 31. Mai 2026.
Hauptsprache
Python
Letztes öffentliches Update
2026-04-13
Verfolgte Issues
1
Repository-Größe
24.3 MB
Sprachmix
PythonTypeScriptHTMLPowerShellShell
Fallstudie
Architektur
A web UI submits material structures to a FastAPI inference layer backed by PyTorch graph models and ensemble-style scoring.
Security-Ansatz
Parsing, inference, and presentation are separated so untrusted input can be validated before reaching model execution and user-facing results.
Ergebnis
Researchers get a faster candidate-screening workflow with ranked outputs and clearer confidence signals.
Nachweise
GNN-based rankingq10/q50/q90 output bandsSeparate API inference layer
Lessons Learned
- Scientific AI tools need uncertainty presentation as much as prediction.
- Keeping model execution behind an API boundary simplifies future hardening.
Technischer Überblick
Entwickelt mit PyTorch und Graph Neural Networks (GNNs), um die atomare Struktur von Kathodenmaterialien zu modellieren. Hochdurchsatz-Screening-Algorithmen prognostizieren zentrale Batterieeigenschaften wie Energiedichte und Stabilitaet.
Wertversprechen
Beschleunigt die Zukunft der Energiespeicherung. CathodeX senkt Zeit und Kosten der Batteriematerialforschung drastisch und hilft Forschenden, nachhaltige Energieloesungen der naechsten Generation zu finden.