Изведбата на материјалите од батериите директно ја одредува густината на енергијата, животниот век на циклусот и безбедноста на уредите за складирање енергија. Нивните принципи на дизајн го интегрираат интердисциплинарното истражување на науката за материјали, електрохемијата и компјутерската наука. Сржта на модерниот дизајн на материјали за батерии лежи во оптимизирање на електронската структура, подобрување на кинетиката на транспорт на јони и подобрување на стабилноста на интерфејсот преку манипулација со атомски-ниво.
Од електронска перспектива, структурата на лентата на електродните материјали ја одредува нивната редокс активност. На пример, оксидите на преодните метали (како LiCoO2) постигнуваат вметнување и екстракција на литиум јони преку засилување и губење на d-орбиталните електрони. Дизајнирањето на високо-напонски катодни материјали бара манипулирање со валентната состојба и координативната средина на преодните метали. Воведувањето на спроводливи адитиви (како што се јаглеродните наноцевки) може да изгради тродимензионална транспортна мрежа на електрони и да го намали меѓуфабричниот отпор. Што се однесува до транспортот на јони, електролитните материјали во цврста- состојба (како сулфид Li₆PS5Cl) ги оптимизираат параметрите на решетката за да ги прошират јонските канали и да го зголемат бројот на пренос на литиум јони на над 0,9.
Структурниот дизајн на материјалот е исто така клучен. Стратегиите за наноскалирање (како што е намалување на големината на честичките од силиконска анодна под 100 nm) може да го ублажат проширувањето на волуменот при полнење и празнење. Порозните структурни дизајни (како што се хиерархиски порозните јаглеродни материјали) го подобруваат навлажнувањето на електролитот со зголемување на специфичната површина. Напредокот во науката за компјутерски материјали го забрзува процесот на рационален дизајн. Пресметките на првите-принципи базирани на функционалната теорија на густина (DFT) можат да ја предвидат термодинамичката стабилност и бариерите за јонска дифузија на материјалите, додека моделите за машинско учење можат брзо да ги прегледаат потенцијалните материјални системи.
Идниот дизајн на материјалот за батерии ќе даде приоритет на повеќе-колаборативна оптимизација, воспоставувајќи модели на корелација во трите димензии на атомскиот распоред, кристалната структура и макроскопската морфологија. Во комбинација со техниките за карактеризација на место, овие техники ќе ја следат структурната еволуција за време на полнење и празнење во реално време, што на крајот овозможува прецизно создавање на-материјали за батерии со високи перформанси.