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機器學習（ML）憑借其極強的數據分析能力，在材料研究范式的革命中顯示出無限的潛力。為了促進ML在材料科學中的更大進步，加強材料與計算機/物理/數學之間的交叉融合勢在必行。

在此，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。

首先，作者介紹了一個基本的ML通用工作流程，包括目標、數據、特征化、算法、評估和應用六個步驟，討論了每個步驟中的關鍵概念、方法、示例和挑戰。然后，作者以介電電容器（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。

目前，ML已經與實驗過程的整個生命周期廣泛集成并顯示出解決復雜問題的巨大潛力，極大地加快了儲能材料的研發步伐。然而，值得注意的是，仍有許多挑戰有待解決。

圖1. ML的通用工作流程

為此，作者概述了對儲能材料中ML應用的未來挑戰和機遇的一些看法：

1）建立全生命周期材料數據庫。大多數材料數據庫主要包含有關原子/分子/晶體結構等相應的內在特性信息，但材料性能在整個生命周期中也可能受外部因素的影響。因此，以微觀結構為主線進行全生命周期研究不僅可以為科技創新提供更多沃土，也更有利于材料的實際應用；

2）開發多目標優化算法。目前ML在優化單目標性能方面取得了成功，然而當處理兩個或更多的性能時，優化問題會變得棘手。因此，迫切需要開發新的高效算法；

3）提高ML的可解釋性。盡管ML算法能夠實現快速準確的預測，但黑箱特性使其決策難以理解。因此，保持ML的可量化解釋性和智能預測之間的平衡是一項艱巨的挑戰，需要跨多個學科進行深度集成和協作。

圖2. 人工智能原子力顯微鏡（AI-AFM）的示意圖及應用

Machine learning in energy storage materials, Interdisciplinary Materials 2022. DOI: 10.1002/idm2.12020

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南策文院士/沈忠慧最新綜述：儲能材料中的機器學習

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