一项研究合成了LiFe0.6Mn0.4PO4橄榄石正极，应用于新型锂聚合物电池，展示了LMFP在固态电池中的潜力。该材料具有高能量密度和良好循环性能，为LMFP在下一代电池中的应用提供参考。
机器学习与DFT结合的研究，如BatteryMat框架，用于筛选锂离子电池平均电压，加速正极材料发现。这类方法可应用于LMFP的掺杂元素筛选，提高研发效率。
多保真机器学习力场研究，如Toward Multi-Fidelity Machine Learning Force Field for Cathode Materials，有助于模拟LMFP的复杂结构，优化合成工艺。
非平衡离子传输研究，如Non-equilibrium Ion Transport in a Hybrid Battery Material，探讨了混合正极材料中的离子传输机制，对理解LMFP的倍率性能有指导意义。