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新興的機器學習(ML)方法廣泛應用于化學和材料科學研究，并正在構建數據驅動的研究范式。

清華大學張強等人在此綜述總結了ML在可充電池中從微型到宏觀的應用。

具體而言，ML提供了一種新興策略來探索密度泛函理論計算的新功能和分子動力學模擬的新潛力，預計將顯著增強與界面或非晶結構有關的具有挑戰性的描述。

此外，ML具有從實驗和理論數據集中挖掘和揭示有價值信息的巨大潛力。因此可以建立定量的“結構-功能”相關性，其應用包括預測固體的離子電導率以及預測電池壽命。

ML在策略優化方面也表現出很大的優勢，比如快充協議。最后，提供了對多尺度模擬、實驗和機器學習未來組合的展望，并強調了人類在數據驅動研究范式中的作用。

圖1. 電池研究的三種方法：實驗、理論和數據工具

清華張強Angew綜述：將機器學習應用于從微型到宏觀的可充電池

圖2. 機器學習在不同長度和時間尺度電池研究中的應用

Applying Machine Learning in Rechargeable Batteries from Microscale to Macroscale. Angewandte Chemie International Edition 2021. DOI: 10.1002/anie.202107369

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