基于机器学习的固态电解质性能预测

本文综述了机器学习（ML）在固态电解质（SSEs）性能预测中的应用，探讨了ML如何加速SSEs的发现和开发。文章首先介绍了SSEs的背景，包括定义、分类、物理化学性质和导电机制，然后深入解释了ML方法，并总结了影响SSEs性能的关键因素。最后，文章提出了对未来SSEs设计的要求，包括实时性能预测、多属性优化、多尺度建模、迁移学习、自动化和高通量实验，以及全电池的协同优化。文章强调了ML在解决SSEs导电性、界面稳定性、机械性能和筛选过程方面的挑战中的重要作用，并展望了ML在推动材料科学创新和清洁能源解决方案转型中的潜力。