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中科院青島能源所Small Methods: 機器學習推動先進鋰電池的發(fā)展

鋰電池 (LB) 對其在便攜式電子設備、電動汽車和智能電網(wǎng)中的應用提出了許多高要求。機器學習 (ML) 可以有效加速材料的發(fā)現(xiàn)并預測其對鋰電池的性能，從而顯著促進高級鋰電池的發(fā)展。近年來，有許多將機器學習用于高級鋰電池的成功例子。

在此，中科院青島能源所崔光磊研究員、周倩助理研究員等人全面概述了機器學習在LBs中的應用。首先，作者簡要介紹ML的基本過程和代表性算法。然后回顧了機器學習在LBs的電解質(zhì)材料、正極材料、負極材料和電池性能中的應用。

最后，討論了鋰電池中機器學習的挑戰(zhàn)和前景。作者希望本文能吸引研究人員更多地關注這一領域，進一步推動先進LBs的發(fā)展。

隨著對ML技術的需求不斷增長，出現(xiàn)了許多新的問題和嚴峻的挑戰(zhàn)：（1）迫切需要一個更加開放的高通量篩選數(shù)據(jù)庫；（2）如何提高數(shù)據(jù)庫的質(zhì)量；（3）應使用自動化特征工程來訓練ML模型并減少人為錯誤；（4）ML方法的預測有時會與專家知識發(fā)生沖突；（5）ML模型的可解釋性；（6）ML在鋰電池更多其他性能研究中發(fā)揮重要作用；（7）需要用戶具有專業(yè)知識，使機器學習模型在物理上可解釋將有助于選擇合適的模型。

圖1. 描述正極涂層材料計算篩選的流程圖

圖2. 自動界面反應篩選過程和ML的工作流程

Machine Learning Boosting the Development of Advanced Lithium Batteries, Small Methods. 2021. DOI: 10.1002/smtd.202100442

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/2023/11/06/e2b099509b/

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