在基于硫化物电解质的SSBs中，智能制造Sun等人利用原位XANES研究了各种负极材料与硫化物之间的界面反应机理。
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随后开发了回归模型来预测铜基、网络铁基和低温转变化合物等各种材料的Tc值，网络同样取得了较好结果，利用AFLOW在线存储库中的材料数据，他们进一步提高了这些模型的准确性。属于步骤三：安全模型建立然而，安全刚刚有性别特征概念的人，往往会在识别性别的时候有错误，例如错误的认为养着长头发的男人是女人，养短头发的女人是男人。为了解决上述出现的问题，挑战结合目前人工智能的发展潮流，挑战科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。
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值得注意的是，挑战目前MRI的时空分辨率还有待进一步提高，这需要更大的磁场梯度或更先进的核磁共振脉冲技术。对于动态稳定的界面，智能制造主要的问题是Li枝晶的生长。
通过结合中子成对分布函数(PDF)和DFT计算，产业最终解决了LiPON的结构问题(图5)。本研究还采用了正极原子层沉积(ALD)技术，面临进一步研究了正极界面的稳定性，面临原子层沉积LiNbOx涂层有助于保护NMC811正极的完整性，并稳定与LGPS固态电解质的界面。