原文：Hide and Seek Between Atoms: Find the Dopant 中文标题：原子间的“捉迷藏”：寻找掺杂物

韩国浦项科技大学（POSTECH）材料科学与工程系的崔始永教授和博士研究生金素妍、杨有贞，以及韩国化学技术研究院（KRICT）的崔成浩博士、LG能源解决方案的李素拉和赵智昊合作，在化学工程杂志上发表了一篇关于高容量、高镍阴极材料表面结构稳定机制的突破性研究。他们通过定量分析理解了单元素掺杂在高镍阴极材料中的作用。

随着对电动汽车行驶里程的延长需求增加，需要具有更高容量以存储更多能量的阴极材料。镍因其高能量密度而被广泛应用于电动汽车电池中。然而，随着镍含量的增加，出现了一个令人担忧的现象：镍离子通过与锂离子交换位置，渗透到锂层中。最近的研究集中在将金属离子作为杂质掺入，但是由于掺入量较小，导致了确定其准确位置和研究稳定机制存在挑战。

该团队开发了一种深度学习人工智能技术，用于定量分析阴极材料中阳离子混合物。他们结合了原子尺度电子显微镜（HAADF-STEM）的方法，首次可视化了铝（Al）、钛（Ti）和锆（Zr）金属掺杂剂在高镍阴极材料中的位置。研究显示，引入这三种金属阳离子可以加强镍和氧原子之间的键合，从而抑制阳离子混合，并增强结构稳定性。其中，钛的效果最为显著。这标志着对阳离子混合缺陷进行了首次定量评估和分析，这一领域以前只能进行定性检查。

崔始永教授表示：“我们开发了一种深度学习技术，用于高镍阴极材料中阳离子混合的定量分析，提高了原子尺度结构分析的有效性。”他表示期望：“我们的目标是为分析高灵敏度材料的技术奠定基础，从而推进下一代阴极材料性能提升机制的理解。”

该研究得到了韩国科学技术部纳米材料技术发展计划、韩国贸易、工业和能源部和国防采购项目管理局的双重使用技术项目、韩国基础科学研究所国家研究设施与设备中心以及LG能源解决方案的支持。