苏州大学严锋教授团队：机器学习辅助阴离子交换膜的设计与合成

本文由苏州大学严锋教授团队撰写，主要探讨了机器学习在阴离子交换膜（AEM）设计与合成中的应用。文章首先介绍了AEM在燃料电池和电解水制氢技术中的重要性，指出了AEM在实际应用中面临的化学稳定性差、离子电导率低等问题。随后，文章详细讨论了机器学习在预测AEM性能和结构设计中的突破，包括使用机器学习模型预测AEM的离子电导率和化学稳定性，以及从大量未知结构中筛选出高性能膜结构。最后，文章展望了机器学习在AEM及其他能源器件中的应用前景，强调了机器学习在降低开发周期和成本、推动高性能AEM精准合成方面的重要作用。