The Innovation Materials | ‌数据稀缺场景下人工智能在锂离子电池研究中的应用

本文系统探讨了在数据稀缺背景下，人工智能如何赋能锂离子电池研发。背景方面，电池材料研发长期依赖高成本、长周期的试错法，数据稀缺成为AI在该领域落地的核心障碍。研究目的在于，针对有限而昂贵的电池数据，提出一套利用AI技术实现快速材料筛选、精准寿命预测和优化运行的解决方案。结论指出，通过迁移学习、半监督学习、数据增强等机器学习方法，结合特征工程与物理模拟，可以有效缓解数据稀缺问题。文章从材料研发（材料发现、表征、制造）和器件应用（寿命管理、状态监测、运行优化）两个层面，系统总结了数据高效利用的策略。未来，基础模型构建、大语言模型知识整合、联邦学习安全共享及物理模型融合将是重要发展方向，从而推动AI与电化学储能技术的深度融合。