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本文介绍了全固态锂电池中锂枝晶穿透石榴石固态电解质的力学断裂机理，明确证实了该过程是纯力学驱动的，并提出了强化晶界断裂抗力、提升电解质断裂韧性、缺陷工程定向调控枝晶三大抗枝晶设计策略。同时，文章详细介绍了机器学习在锂离子电池、固态电解质和催化剂设计中的前沿应用，涵盖数据驱动预测、物理信息神经网络、图神经网络及大语言模型等技术。文章还提供了三个专题课程的详细大纲，包括锂离子电池性能预测、固态电解质筛选与界面工程、催化剂设计等，旨在通过理论与实践结合的方式，帮助研究人员掌握机器学习在材料科学中的应用技能。背景：全固态锂电池因锂枝晶问题难以产业化，机器学习成为加速材料研发的热点工具。研究目的：揭示锂枝晶穿透固态电解质的机理，并系统教授机器学习在电池与催化材料设计中的方法。结论：明确了力学驱动的断裂机理，提出了工程解决方案，并通过课程培训推动该交叉领域的研究与应用。