人工智能推进电解质设计理解电池界面机制

近日，《国家科学开放》杂志在线发表了中国科学技术大学焦树红教授团队和苏州大学程涛教授团队的综述文章。综述探讨了人工智能(AI)技术在电池接口研究中的初步应用和巨大的发展潜力。

本文从电解质化学和电极界面对锂电池性能和安全性的关键作用的新颖角度出发，强调了机器学习模型在该研究领域的应用前景。

首先，介绍了电池研究中使用的人工智能方法和模型，概述了人工智能目前在电解质设计、界面形成机制和表征、锂枝晶生长和抑制、电池性能退化和寿命预测等方面的应用。

鉴于传统实验技术的局限性，本文提出通过实验与模拟相结合，可以在分子水平上深入了解电池界面的形成过程和特性。人工智能还可用于从大数据集中提取关键描述符，并为开发更高效、更安全和更持久的电池系统提供新的见解。

人工智能或机器学习模型作为未来电池研究的强大工具具有巨大的潜力，这篇评论进一步强调了在电池科学界开发这项技术的重要性。