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清華張強Angew綜述：將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于從微型到宏觀的可充電池

新興的機器學(xué)習(xí)(ML)方法廣泛應(yīng)用于化學(xué)和材料科學(xué)研究，并正在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究范式。

清華大學(xué)張強等人在此綜述總結(jié)了ML在可充電池中從微型到宏觀的應(yīng)用。

具體而言，ML提供了一種新興策略來探索密度泛函理論計算的新功能和分子動力學(xué)模擬的新潛力，預(yù)計將顯著增強與界面或非晶結(jié)構(gòu)有關(guān)的具有挑戰(zhàn)性的描述。

此外，ML具有從實驗和理論數(shù)據(jù)集中挖掘和揭示有價值信息的巨大潛力。因此可以建立定量的“結(jié)構(gòu)-功能”相關(guān)性，其應(yīng)用包括預(yù)測固體的離子電導(dǎo)率以及預(yù)測電池壽命。

ML在策略優(yōu)化方面也表現(xiàn)出很大的優(yōu)勢，比如快充協(xié)議。最后，提供了對多尺度模擬、實驗和機器學(xué)習(xí)未來組合的展望，并強調(diào)了人類在數(shù)據(jù)驅(qū)動研究范式中的作用。

圖1. 電池研究的三種方法：實驗、理論和數(shù)據(jù)工具

清華張強Angew綜述：將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于從微型到宏觀的可充電池

圖2. 機器學(xué)習(xí)在不同長度和時間尺度電池研究中的應(yīng)用

Applying Machine Learning in Rechargeable Batteries from Microscale to Macroscale. Angewandte Chemie International Edition 2021. DOI: 10.1002/anie.202107369

原創(chuàng)文章，作者：科研小搬磚，如若轉(zhuǎn)載，請注明來源華算科技，注明出處：http://m.xiubac.cn/index.php/2023/10/29/b10e843c5b/

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