相对于传统的液态电解质，聚合物电解质可以大幅提高锂离子电池的安全性和力学性能，但离子电导率偏低仍是这一技术的最大瓶颈。课题组致力于结合分子模拟和机器学习方法探索制约离子在高分子中运动速率的关键点，从而设计出拥有更高安全性和实用性的聚合物电解质。当前的研究重点之一为单离子导体的设计方案，其中除锂离子外，其余离子都共价连接在高分子链上。该方案的优点是能够显著提高阳离子迁移数，消除极化效应。在前期工作中，我们已经建立了完善的原子级别和粗粒化级别的分子模型，计算了力场参数。目前对几个有潜力的单离子导体体系的多尺度分子动力学模拟研究正在进行之中。另一方面，我们正结合基于机器学习的优化算法（贝叶斯算法、基因算法等）高效率地探索高维的材料设计参数空间，加速对材料性能的计算优化过程。

        在前期的工作中，课题组发展了平移-旋转关联动力学理论和自洽协同跃迁理论（self-consistent cooperative hopping theory, SCCHT），分别对单组分非球状胶体体系和双组分球状胶体体系进行了研究。课题组当前关注如何理性地调控高分子胶体形状、组分和相互作用来构建多样化、新颖化、功能化的非晶软物质材料，提出通过研究由球状（spherical）胶体和哑铃状（dumbbell-shaped）胶体组成的共混体系（简称SD模型体系）来探寻具有三步动力学弛豫特性的新型非晶固体的形成条件，并探索利用温敏性高分子球状和哑铃状胶体实现温控多固态智能材料的设计方案。课题组已经完成了SD模型体系的玻璃化动力学理论推导工作（图1），目前正在对胶体间相互作用从简单（仅有硬核排斥力）到复杂（超短程吸引力、静电作用力等）的一系列SD系统进行研究。与此同时，课题组正在发展适用于SD体系的事件驱动分子动力学（event-driven molecular dynamics）方法，在未来计划将理论的便捷性和模拟的精细性结合起来，全面揭示SD体系中各种新颖的玻璃化动力学行为，包括动力学异质性（dynamic heterogeneity）上的新特征。