NSR | 用“指纹”解码锂金属负极的失效路径

背景：传统电池研究依赖周期长、成本高的拆解分析，难以动态揭示失效机制。研究目的：利用机器学习解读充放电曲线中的"指纹"信息，实现锂金属负极失效模式的早期预测。结论：基于前两圈充放电数据即可高准确率预测三类失效模式，为电解液筛选和电池设计提供新范式，显著提升研发效率。