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基于机器学习的固态电解质电池自主系统发展路径：设计、制造与使用寿命预测

计算材料学 2025-10-31 16:57

文章摘要

本文综述了机器学习在固态电池研究中的应用。背景方面，随着对更安全、高效能源存储系统需求的增加，固态电池作为下一代技术备受关注，但面临电解质材料发现、界面不相容性和制造方法等挑战。研究目的上，文章探讨机器学习如何将材料发现、制造和测试融合成数据驱动流程，加速固态电池开发，包括材料筛选、工艺优化和寿命预测。结论指出，机器学习在固态电解质开发、制造优化和性能预测中发挥关键作用，未来随着数据基础设施完善和模型改进，将成为推动固态电池商业化的重要力量，但其应用仍面临数据共享不足、模型可解释性差等挑战。

基于机器学习的固态电解质电池自主系统发展路径：设计、制造与使用寿命预测

查看文献： Path to Machine Learning-Driven Autonomous Systems for Solid-State Electrolyte Batteries: Design, Fabrication, and Lifetime Prediction
查看期刊：ACS Applied Energy Materials

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