Fujitsu anunció el desarrollo de un método de aprendizaje de Potencial de Red Neuronal (NNP) para simulaciones de dinámica molecular el 1 de diciembre de 2025. Según el comunicado de prensa, la tecnología permite la simulación de interfaces de baterías de estado sólido que involucran más de 100,000 átomos durante 10 nanosegundos con alta precisión. Este es un salto significativo en comparación con los métodos tradicionales, acelerando la I+D en nuevos materiales y la creación de baterías más eficientes y seguras.
Fujitsu Desarrolla Método de Red Neuronal para Simulación de Baterías (>100k Átomos)
