中科院青岛能源所Small Methods: 机器学习推动先进锂电池的发展

锂电池 (LB) 对其在便携式电子设备、电动汽车和智能电网中的应用提出了许多高要求。机器学习 (ML) 可以有效加速材料的发现并预测其对锂电池的性能，从而显着促进高级锂电池的发展。近年来，有许多将机器学习用于高级锂电池的成功例子。

在此，中科院青岛能源所崔光磊研究员、周倩助理研究员等人全面概述了机器学习在LBs中的应用。首先，作者简要介绍ML的基本过程和代表性算法。然后回顾了机器学习在LBs的电解质材料、正极材料、负极材料和电池性能中的应用。

最后，讨论了锂电池中机器学习的挑战和前景。作者希望本文能吸引研究人员更多地关注这一领域，进一步推动先进LBs的发展。

随着对ML技术的需求不断增长，出现了许多新的问题和严峻的挑战：（1）迫切需要一个更加开放的高通量筛选数据库；（2）如何提高数据库的质量；（3）应使用自动化特征工程来训练ML模型并减少人为错误；（4）ML方法的预测有时会与专家知识发生冲突；（5）ML模型的可解释性；（6）ML在锂电池更多其他性能研究中发挥重要作用；（7）需要用户具有专业知识，使机器学习模型在物理上可解释将有助于选择合适的模型。

图1. 描述正极涂层材料计算筛选的流程图

图2. 自动界面反应筛选过程和ML的工作流程

Machine Learning Boosting the Development of Advanced Lithium Batteries, Small Methods. 2021. DOI: 10.1002/smtd.202100442

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