面向应用的电池科学机器学习范例设计

本文综述了机器学习在电池科学中的应用，特别是在高能电池、固态电解质、快充技术、日历寿命预测和电池回收等关键领域的进展。背景方面，随着锂离子电池在2019年获得诺贝尔化学奖，电池科学成为全球能源分布的关键领域，当前研究面临高能量密度电池、固态电解质发现、快充技术实现等挑战。研究目的方面，文章从应用导向角度讨论了机器学习在电池材料发现、性能预测和机制理解中的潜力和挑战，并提出了未来研究方向。结论方面，文章总结了当前数据库不完整、模型准确度低和实验验证困难等限制，并强调了构建针对性数据集和选择合适模型的重要性，提出了与最新AI模型集成、开发自动化工具等四个未来研究前沿。