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目前，作為數據驅動的人工智能方法的典型代表之一，機器學習已經被廣泛應用于材料的性能預測和新材料發現。

近幾年，隨著實驗、理論和計算數據的大量積累以及高效、準確的人工智能技術的迅速發展，材料科學研究進入了第四科學范式，即數據驅動的材料科學研究，有望實現儲能電池的高效研發。

本文整理推薦10篇【機器學習+電池】相關文章，其中5篇為近期優質綜述，可以幫助大家快速了解機器學習如何應用在電池研究中。

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機器學習在電池領域的應用可以追溯到1999年Salkind等使用模糊邏輯方法來確定電池的充電狀態和健康狀態。

【1999年】機器學習+電池，領域第一篇文獻，Salkind等使用模糊邏輯方法來確定電池的充電狀態和健康狀態。

【2003到2005年】Gerbrand Ceder團隊三篇文獻，利用機器學習技術預測材料晶體結構并用于汽車電池鋰基材料的發現。

【2011年】美國提出“材料基因組計劃”，目的之一是通過機器學習方法將“實驗”、“計算”和“數據”相結合

【2021年綜述】Haoyue Guo從材料原子建模的角度，介紹了機器學習在固態電池材料的勢能數構建、性能預測和逆向設計中的應用；

【2021年綜述】清華大學張強教授課題組從多尺度電池應用的角度，評述了機器學習與微觀、介觀和宏觀尺度的理論或實驗融合的方法在電池材料的研究現狀。

【2021年綜述】回應了機器學習在電池領域的應用前景，到底是炒作還是確有其用。從材料研發到電池實際應用的角度，總結了機器學習在電池制造、材料表征和電池診斷等方面的研究進展。

【2021年綜述】施思齊課題組從機器學習工作流程的角度，綜述了機器學習在充電電池材料領域的應用現狀，并分析和總結了機器學習方法在材料領域應用普遍面臨的三大挑戰問題和相應的解決策略。

【2022年綜述】清華大學南策文院士、武漢理工大學沈忠慧研究員等人總結了機器學習（ML）在儲能材料研發中的最新進展，并對ML在材料科學中的創新實施提供了一些見解。

以介電電容器（DC）和鋰離子電池（LIBs）作為兩個具有代表性的例子，從三個方面重點介紹了ML在儲能材料研發中的最新進展，包括發現和設計新材料、豐富理論模擬及輔助實驗和表征。

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