Problema
Battery material screening is expensive when candidates are evaluated manually or without uncertainty-aware ranking.
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GitHub
CathodeX
Plataforma de cribado de materiales de cátodo impulsada por IA que usa redes neuronales de grafos para predecir propiedades de materiales de baterías.
PythonAIGraph Neural Networks
Arquitectura del sistema
Repository Evidence
Measured from GitHub public repository data on May 31, 2026.
Primary language
Python
Last public update
2026-04-13
Tracked issues
1
Repository size
24.3 MB
Language mix
PythonTypeScriptHTMLPowerShellShell
Caso de estudio
Arquitectura
A web UI submits material structures to a FastAPI inference layer backed by PyTorch graph models and ensemble-style scoring.
Enfoque de seguridad
Parsing, inference, and presentation are separated so untrusted input can be validated before reaching model execution and user-facing results.
Resultado
Researchers get a faster candidate-screening workflow with ranked outputs and clearer confidence signals.
Evidencia
GNN-based rankingq10/q50/q90 output bandsSeparate API inference layer
Aprendizajes
- Scientific AI tools need uncertainty presentation as much as prediction.
- Keeping model execution behind an API boundary simplifies future hardening.
Resumen técnico
Construida con PyTorch y redes neuronales de grafos (GNN) para modelar la estructura atómica de materiales de cátodo. Usa algoritmos de cribado de alto rendimiento para predecir propiedades clave de baterías como densidad energética y estabilidad.
Propuesta de valor
Acelera el futuro del almacenamiento energético. CathodeX reduce drásticamente el tiempo y el coste del descubrimiento de materiales de batería, ayudando a los investigadores a encontrar soluciones energéticas sostenibles de nueva generación.