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目前，作為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能方法的典型代表之一，機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于材料的性能預(yù)測(cè)和新材料發(fā)現(xiàn)。

近幾年，隨著實(shí)驗(yàn)、理論和計(jì)算數(shù)據(jù)的大量積累以及高效、準(zhǔn)確的人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，材料科學(xué)研究進(jìn)入了第四科學(xué)范式，即數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的材料科學(xué)研究，有望實(shí)現(xiàn)儲(chǔ)能電池的高效研發(fā)。

本文整理推薦10篇【機(jī)器學(xué)習(xí)+電池】相關(guān)文章，其中5篇為近期優(yōu)質(zhì)綜述，可以幫助大家快速了解機(jī)器學(xué)習(xí)如何應(yīng)用在電池研究中。

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機(jī)器學(xué)習(xí)在電池領(lǐng)域的應(yīng)用可以追溯到1999年Salkind等使用模糊邏輯方法來確定電池的充電狀態(tài)和健康狀態(tài)。

【1999年】機(jī)器學(xué)習(xí)+電池，領(lǐng)域第一篇文獻(xiàn)，Salkind等使用模糊邏輯方法來確定電池的充電狀態(tài)和健康狀態(tài)。

【2003到2005年】Gerbrand Ceder團(tuán)隊(duì)三篇文獻(xiàn)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)材料晶體結(jié)構(gòu)并用于汽車電池鋰基材料的發(fā)現(xiàn)。

【2011年】美國(guó)提出“材料基因組計(jì)劃”，目的之一是通過機(jī)器學(xué)習(xí)方法將“實(shí)驗(yàn)”、“計(jì)算”和“數(shù)據(jù)”相結(jié)合

電池領(lǐng)域如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)？先看這十篇重要文獻(xiàn)【1999年~2022年】

【2021年綜述】Haoyue Guo從材料原子建模的角度，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)在固態(tài)電池材料的勢(shì)能數(shù)構(gòu)建、性能預(yù)測(cè)和逆向設(shè)計(jì)中的應(yīng)用；

【2021年綜述】清華大學(xué)張強(qiáng)教授課題組從多尺度電池應(yīng)用的角度，評(píng)述了機(jī)器學(xué)習(xí)與微觀、介觀和宏觀尺度的理論或?qū)嶒?yàn)融合的方法在電池材料的研究現(xiàn)狀。

【2021年綜述】回應(yīng)了機(jī)器學(xué)習(xí)在電池領(lǐng)域的應(yīng)用前景，到底是炒作還是確有其用。從材料研發(fā)到電池實(shí)際應(yīng)用的角度，總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)在電池制造、材料表征和電池診斷等方面的研究進(jìn)展。

【2021年綜述】施思齊課題組從機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程的角度，綜述了機(jī)器學(xué)習(xí)在充電電池材料領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，并分析和總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)方法在材料領(lǐng)域應(yīng)用普遍面臨的三大挑戰(zhàn)問題和相應(yīng)的解決策略。

【2022年綜述】清華大學(xué)南策文院士、武漢理工大學(xué)沈忠慧研究員等人總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在儲(chǔ)能材料研發(fā)中的最新進(jìn)展，并對(duì)ML在材料科學(xué)中的創(chuàng)新實(shí)施提供了一些見解。

以介電電容器（DC）和鋰離子電池（LIBs）作為兩個(gè)具有代表性的例子，從三個(gè)方面重點(diǎn)介紹了ML在儲(chǔ)能材料研發(fā)中的最新進(jìn)展，包括發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)新材料、豐富理論模擬及輔助實(shí)驗(yàn)和表征。

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