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目前的電池研究工作在很大程度上依賴于實驗試錯法。同時，電池研發數據量呈指數級增長，已有近30,000篇鋰離子電池（LIB）文獻，一名每年讀150篇文獻的研究人員也要150年才能讀完。

人工智能 (AI)，尤其是其機器學習 (ML)，是一種很有前景的方法，可能導致電池研發的方式發生范式轉變，但應用AL/ML的電池研發領域眾多，導致所用術語的異質性以及缺乏明確性。

圖1. 常見ML算法的工作流程

在此，法國皮卡第儒勒-凡爾納大學（亞眠大學）Alejandro A. Franco等人提供全面、權威、批判性且易于理解的關于化學和電化學能源科學界普遍感興趣的AI /ML的評論。

首先介紹了AI/ML的概念，簡要介紹了其發展歷史、工作原理以及電池領域最常用的ML算法（神經網絡、決策樹、支持向量機、K-最近鄰等），列出了常用的編程語言和軟件等。

AI/ML在電池研究中存在大量應用，涵蓋以下方面：材料設計和合成、電極和電池制造、電極結構和材料表征、電池單元診斷和預測，以及替代建模、回收、二次生命和文本挖掘。最后給出了總體結論，并指出了AI/ML在電池領域進一步應用的挑戰和機遇。

圖2. 搜索具有特定目標特性的新電池材料的ML算法的信息圖

電池人工智能研究并不是炒作。盡管對AI/ ML充滿希望，但在電池領域廣泛使用數據驅動方法之前，還有很長的路要走。應解決的挑戰可以概括為

(i) 描述符，

(ii) 數據稀缺和錯誤確定，

(iii) 缺乏標準和不成熟的表示，

(iv) 用戶友好的工具，

?(v) 橋接尺度問題。

總體而言，要成為促進創新的不可避免的驅動力，AI專家應該從實驗和計算的角度與電池專家進行強有力的合作。

圖3.當前（綠色）和未來（橙色）實驗工作流程的示意圖

Artificial Intelligence Applied to Battery Research: Hype or Reality? Chemical Reviews 2021. DOI: 10.1021/acs.chemrev.1c00108

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