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人工智能在锂离子电池研发中的应用
文献摘要：
锂离子电池已成为解决现代社会储能问题的最佳解决方案之一.然而,电池材料和器件开发都是复杂的多变量问题,传统的依赖研究人员进行实验的试错法在电池性能提升方面遇到了瓶颈.人工智能(AI)具有强大的高速、海量数据处理能力,是上述突破研究瓶颈的最具潜力的技术.其中,机器学习(ML)算法在评估多维数据变量和集合之间的组合关联方面的独特优势有望帮助研究人员发现不同因素之间的相互作用规律并阐明材料合成和设备制造的机制.本综述总结了锂离子电池传统研究方法遇到的各种挑战,并详细介绍了人工智能在电池材料研究、电池器件设计与制造、材料与器件表征、电池循环寿命与安全性评估等方面的应用.最重要的是,我们介绍了 AI和ML在电池研究中面临的挑战,并讨论了它们应用的缺点和前景.我们相信,未来实验科学家、数学建模专家和AI专家之间更紧密的合作将极大地促进AI和ML方法用以解决传统方法难以克服的电池和材料问题.
文献关键词：
锂离子电池;机器学习;材料表征;电池制造;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
朱振威;邱景义;王莉;曹高萍;何向明;王京;张浩
作者机构：
防化研究院,北京100191;清华大学核能与新能源技术研究院,北京100084;96734部队
文献出处：
引用格式：
[1]朱振威;邱景义;王莉;曹高萍;何向明;王京;张浩-.人工智能在锂离子电池研发中的应用)[J].电化学,2022(12):3-22
A类：
B类：
锂离子电池,最佳解,电池材料,多变量,试错法,电池性能,性能提升,海量数据处理,处理能力,ML,多维数据,关联方,助研,不同因素,材料合成,设备制造,材料研究,器件设计,设计与制造,电池循环寿命,安全性评估,相信,数学建模,更紧,难以克服,材料表征,电池制造
AB值：
0.350209
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