上海交大杨晓伟团队：利用机器学习加速锂离子电池材料创新

本文综述了上海交通大学杨晓伟团队在机器学习加速锂离子电池材料创新方面的研究进展。背景方面，随着新能源汽车的普及，对锂离子电池性能的要求日益提高，传统试错法研发效率低下。研究目的旨在通过机器学习技术加速材料创新，提升电池性能。文章详细介绍了机器学习在锂离子电池材料性能预测和逆向设计中的应用，包括液体电解质、固体电解质和电极材料的性能预测，以及高通量虚拟筛选、全局优化和生成模型等逆向设计方法。结论指出，机器学习在锂离子电池材料领域展现出巨大潜力，但仍面临数据稀缺和模型可解释性等挑战，未来有望通过技术进步解决这些问题，推动电池材料的创新发展。