清华冯旭宁/张强/欧阳明高院士，Joule！

本文由清华大学冯旭宁副教授、张强教授和欧阳明高院士等人合作，在《Joule》上发表，题为《Temperature excavation to boost machine learning battery thermochemical predictions》。文章介绍了先进的电池技术中，精确预测热化学反应的重要性，并提出了温度挖掘(TE)方法，该方法通过解释热化学反应的动力学偏好，为机器学习(ML)模型提供了大规模的训练数据。TE方法成功建立了首个普遍适用的电池热失控模型，该模型在500℃范围内对15种不同的商业和先进化学物质具有很高的预测精度。此外，TE方法在各种ML算法上也表现出广泛的适应性和训练稳定性，为ML在热化学和所有热相关研究中开辟了新的跨学科机会。