BatteryMat框架通过机器学习和DFT筛选正极材料平均电压，可加速LMFP成分优化。该框架分层结合机器学习和DFT，能够快速预测不同锰铁比例和掺杂元素的电压曲线，为实验提供指导。LMFP的电压平台可通过调整锰铁比优化，但需平衡能量密度和循环稳定性。机器学习方法可大幅缩短材料开发周期，降低试错成本，对LMFP商业化具有重要意义。
量子算法用于开放系统电池正极建模，处理强耦合Holstein极化子。该研究为理解正极材料中的电子-声子耦合提供新方法，有助于揭示LMFP中锰溶出的微观机制。多保真度机器学习力场用于正极材料，提升模拟精度和效率。这些理论工具可帮助研究人员设计更稳定的LMFP材料，抑制锰溶出，提升循环寿命。
LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极的合成与表征研究，为LMFP材料设计提供基础数据。该研究详细分析了锰铁比例对晶体结构、电子导电性和电化学性能的影响。DFT+U研究LiFePO4电子结构，有助于理解锰掺杂对电子导电性的影响。LMFP的电子导电性较差，需通过碳包覆和纳米化改善。这些基础研究为LMFP的工艺优化提供理论支撑。
Text-to-Battery Recipe协议通过语言模型自动提取电池配方，可加速文献数据挖掘。Coulombic efficiency and capacity retention are not universal descriptors of cell aging，指出库仑效率和容量保持率并非普遍老化描述符，对LMFP循环寿命评估提出新视角。Accelerating Cathode Material Discovery through Ab Initio Random Structure Searching，通过从头算随机结构搜索加速正极材料发现。这些方法可应用于LMFP新相和掺杂结构的探索。