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中科院青島能源所Small Methods: 機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)先進(jìn)鋰電池的發(fā)展

鋰電池 (LB) 對(duì)其在便攜式電子設(shè)備、電動(dòng)汽車和智能電網(wǎng)中的應(yīng)用提出了許多高要求。機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 可以有效加速材料的發(fā)現(xiàn)并預(yù)測(cè)其對(duì)鋰電池的性能，從而顯著促進(jìn)高級(jí)鋰電池的發(fā)展。近年來，有許多將機(jī)器學(xué)習(xí)用于高級(jí)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(jī)器學(xué)習(xí)在LBs中的應(yīng)用。首先，作者簡(jiǎn)要介紹ML的基本過程和代表性算法。然后回顧了機(jī)器學(xué)習(xí)在LBs的電解質(zhì)材料、正極材料、負(fù)極材料和電池性能中的應(yīng)用。

最后，討論了鋰電池中機(jī)器學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)和前景。作者希望本文能吸引研究人員更多地關(guān)注這一領(lǐng)域，進(jìn)一步推動(dòng)先進(jìn)LBs的發(fā)展。

隨著對(duì)ML技術(shù)的需求不斷增長(zhǎng)，出現(xiàn)了許多新的問題和嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)：（1）迫切需要一個(gè)更加開放的高通量篩選數(shù)據(jù)庫(kù)；（2）如何提高數(shù)據(jù)庫(kù)的質(zhì)量；（3）應(yīng)使用自動(dòng)化特征工程來訓(xùn)練ML模型并減少人為錯(cuò)誤；（4）ML方法的預(yù)測(cè)有時(shí)會(huì)與專家知識(shí)發(fā)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(fā)揮重要作用；（7）需要用戶具有專業(yè)知識(shí)，使機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算篩選的流程圖

圖2. 自動(dòng)界面反應(yīng)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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