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Artificial Intelligence-Driven Development in Rechargeable Battery Materials: Progress, Challenges, and Future Perspectives
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OA
AI
DOI：10.1002/adfm.202508438.png)
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摘要
En 中文
人工智能（AI）与材料科学的融合，已在能源存储技术领域催生了变革性的革命，特别是在先进可充电电池系统的开发方面。这一范式转变通过AI驱动的方法论的出现，正在重新定义电池材料创新的传统途径。本综述首先概述了近年来在可充电电池材料的设计与优化中集成的典型算法和工作流程。随后，回顾了AI在阳极、阴极、液态电解质和固态电解质材料开发中的前沿应用。总结了关键性能指标和应用特性，并突出了最新的创新里程碑，强调AI驱动方法解决复杂多参数耦合关系的能力。同时，本文简要讨论了阻碍AI在电池创新中充分发挥潜力的关键挑战，包括数据稀缺、数据质量和模型可解释性。最后，本综述概述了AI赋能的闭环自主材料发现系统的未来发展方向，提出了一种整合高通量实验和计算平台、标准化数据库、物理信息算法以及可解释AI协议的愿景框架。这种跨学科专业知识的融合，使AI不仅被视为一种优化工具，更成为能源存储领域的范式变革力量。
Keyword:
artificial intelligence
battery material
machine learning
materials design and discovery
期刊
IF:
19
论文数:
3.5W
被引数:
32.1W
机构
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