Probleme
Battery material screening is expensive when candidates are evaluated manually or without uncertainty-aware ranking.
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GitHub
CathodeX
Plateforme de criblage de matériaux de cathode assistée par IA, utilisant des réseaux neuronaux de graphes pour prédire les propriétés des matériaux de batteries.
PythonAIGraph Neural Networks
System Architecture
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
Etude de cas
Architecture
A web UI submits material structures to a FastAPI inference layer backed by PyTorch graph models and ensemble-style scoring.
Approche securite
Parsing, inference, and presentation are separated so untrusted input can be validated before reaching model execution and user-facing results.
Resultat
Researchers get a faster candidate-screening workflow with ranked outputs and clearer confidence signals.
Preuves
GNN-based rankingq10/q50/q90 output bandsSeparate API inference layer
Lecons
- Scientific AI tools need uncertainty presentation as much as prediction.
- Keeping model execution behind an API boundary simplifies future hardening.
Technical Overview
Construite avec PyTorch et des réseaux neuronaux de graphes (GNN) pour modéliser la structure atomique des matériaux de cathode. Elle s’appuie sur des algorithmes de criblage à haut débit pour prédire des propriétés clés comme la densité énergétique et la stabilité.
Value Proposition
Accélérer l’avenir du stockage d’énergie. CathodeX réduit fortement le temps et le coût de découverte des matériaux de batteries, afin d’aider les chercheurs à identifier les prochaines solutions énergétiques durables.