近年來，在鋰二次電池新材料的研發過程中逐漸建立了基于材料基因組思想的高通量計算理論工具與研究平臺。在該平臺上,通過將不同精度的計算方法組合,實現了基于離子輸運性質的材料篩選;通過將信息學中數據挖掘算法引入高通量計算數據的分析，證實了材料大數據解讀的可行性。

上述平臺實現了在鋰電池固體電解質的高通量篩選、優化和設計上進行新材料研發的示范應用，通過高通量計算篩選獲得了兩種可用于富鋰正極包覆材料的化合物Li2SiO3和Li2SnO3，有效改善了富鋰正極的循環穩定性;通過對摻雜策略的高通量篩選，獲得了提高固體電解質β-Li3PS4離子電導率和穩定性的方案;通過高通量結構預測設計了全新的氧硫化物固體電解質LiAlSO;并在零應變電極材料結構與性能的構效關系研究中進行了大數據分析的嘗試，分析了零應變電極材料的設計依據。上述材料基因組方法在鋰電池材料研發中的應用為在其他類型材料研發中推廣這種新的研發模式提供了可能。

傳統的電池材料研發是基于以“試錯法”為特征的開發模式,從發現到應用的周期很長，一般需要20年或更長時間?！安牧匣蚪M計劃”的提出，為鋰電池新材料的開發提供新的思路。“材料基因組”科學研究的關鍵是實現材料研發的“高通量”，即并發式完成“一批”而非“一個”材料樣品的。

計算模擬、制備和表征,即高通量計算、高通量制備與高通量表征,實現系統的篩選和優化材料,從而加快材料從發現到應用的過程。利用“材料基因工程”方法,通過高通量、多尺度的大范圍計算和搜索，借助數據挖掘技術和方法，有望篩選出可能具有優異性能的新材料。設計了將不同精度計算方法相結合的高通量篩選流程：

首先依據材料的使用條件通過元素篩選縮小范圍，然后采用快速的鍵價計算進行初步篩選去除離子輸運勢壘較大的化合物，最后采用基于密度泛函的模擬對上一步篩選得到的材料進一步精確計算獲得最終的備選材料，從而有效地提高了整體的篩選效率,實現了鋰二次電池材料中快離子導體的高效篩選。