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鋰電池 (LB) 對其在便攜式電子設備、電動汽車和智能電網中的應用提出了許多高要求。機器學習 (ML) 可以有效加速材料的發現并預測其對鋰電池的性能，從而顯著促進高級鋰電池的發展。近年來，有許多將機器學習用于高級鋰電池的成功例子。

在此，中科院青島能源所崔光磊研究員、周倩助理研究員等人全面概述了機器學習在LBs中的應用。首先，作者簡要介紹ML的基本過程和代表性算法。然后回顧了機器學習在LBs的電解質材料、正極材料、負極材料和電池性能中的應用。

最后，討論了鋰電池中機器學習的挑戰和前景。作者希望本文能吸引研究人員更多地關注這一領域，進一步推動先進LBs的發展。

隨著對ML技術的需求不斷增長，出現了許多新的問題和嚴峻的挑戰：（1）迫切需要一個更加開放的高通量篩選數據庫；（2）如何提高數據庫的質量；（3）應使用自動化特征工程來訓練ML模型并減少人為錯誤；（4）ML方法的預測有時會與專家知識發生沖突；（5）ML模型的可解釋性；（6）ML在鋰電池更多其他性能研究中發揮重要作用；（7）需要用戶具有專業知識，使機器學習模型在物理上可解釋將有助于選擇合適的模型。

圖1. 描述正極涂層材料計算篩選的流程圖

圖2. 自動界面反應篩選過程和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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中科院青島能源所Small Methods: 機器學習推動先進鋰電池的發展

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