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IF=60.622，Chem. Rev.：人工智能應(yīng)用于電池研究：炒作還是現(xiàn)實(shí)？

目前的電池研究工作在很大程度上依賴于實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)法。同時(shí)，電池研發(fā)數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長，已有近30,000篇鋰離子電池（LIB）文獻(xiàn)，一名每年讀150篇文獻(xiàn)的研究人員也要150年才能讀完。

人工智能 (AI)，尤其是其機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)，是一種很有前景的方法，可能導(dǎo)致電池研發(fā)的方式發(fā)生范式轉(zhuǎn)變，但應(yīng)用AL/ML的電池研發(fā)領(lǐng)域眾多，導(dǎo)致所用術(shù)語的異質(zhì)性以及缺乏明確性。

圖1. 常見ML算法的工作流程

在此，法國皮卡第儒勒-凡爾納大學(xué)（亞眠大學(xué)）Alejandro A. Franco等人提供全面、權(quán)威、批判性且易于理解的關(guān)于化學(xué)和電化學(xué)能源科學(xué)界普遍感興趣的AI /ML的評(píng)論。

首先介紹了AI/ML的概念，簡要介紹了其發(fā)展歷史、工作原理以及電池領(lǐng)域最常用的ML算法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)、K-最近鄰等），列出了常用的編程語言和軟件等。

AI/ML在電池研究中存在大量應(yīng)用，涵蓋以下方面：材料設(shè)計(jì)和合成、電極和電池制造、電極結(jié)構(gòu)和材料表征、電池單元診斷和預(yù)測，以及替代建模、回收、二次生命和文本挖掘。最后給出了總體結(jié)論，并指出了AI/ML在電池領(lǐng)域進(jìn)一步應(yīng)用的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。

圖2. 搜索具有特定目標(biāo)特性的新電池材料的ML算法的信息圖

電池人工智能研究并不是炒作。盡管對(duì)AI/ ML充滿希望，但在電池領(lǐng)域廣泛使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法之前，還有很長的路要走。應(yīng)解決的挑戰(zhàn)可以概括為

(i) 描述符，

(ii) 數(shù)據(jù)稀缺和錯(cuò)誤確定，

(iii) 缺乏標(biāo)準(zhǔn)和不成熟的表示，

(iv) 用戶友好的工具，

?(v) 橋接尺度問題。

總體而言，要成為促進(jìn)創(chuàng)新的不可避免的驅(qū)動(dòng)力，AI專家應(yīng)該從實(shí)驗(yàn)和計(jì)算的角度與電池專家進(jìn)行強(qiáng)有力的合作。

圖3.當(dāng)前（綠色）和未來（橙色）實(shí)驗(yàn)工作流程的示意圖

Artificial Intelligence Applied to Battery Research: Hype or Reality? Chemical Reviews 2021. DOI: 10.1021/acs.chemrev.1c00108

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