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南策文院士/沈忠慧最新綜述：儲(chǔ)能材料中的機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）憑借其極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力，在材料研究范式的革命中顯示出無(wú)限的潛力。為了促進(jìn)ML在材料科學(xué)中的更大進(jìn)步，加強(qiáng)材料與計(jì)算機(jī)/物理/數(shù)學(xué)之間的交叉融合勢(shì)在必行。

在此，清華大學(xué)南策文院士、武漢理工大學(xué)沈忠慧研究員等人總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在儲(chǔ)能材料研發(fā)中的最新進(jìn)展，并對(duì)ML在材料科學(xué)中的創(chuàng)新實(shí)施提供了一些見解。

首先，作者介紹了一個(gè)基本的ML通用工作流程，包括目標(biāo)、數(shù)據(jù)、特征化、算法、評(píng)估和應(yīng)用六個(gè)步驟，討論了每個(gè)步驟中的關(guān)鍵概念、方法、示例和挑戰(zhàn)。然后，作者以介電電容器（DC）和鋰離子電池（LIBs）作為兩個(gè)具有代表性的例子，從三個(gè)方面重點(diǎn)介紹了ML在儲(chǔ)能材料研發(fā)中的最新進(jìn)展，包括發(fā)現(xiàn)和設(shè)計(jì)新材料、豐富理論模擬及輔助實(shí)驗(yàn)和表征。

目前，ML已經(jīng)與實(shí)驗(yàn)過(guò)程的整個(gè)生命周期廣泛集成并顯示出解決復(fù)雜問(wèn)題的巨大潛力，極大地加快了儲(chǔ)能材料的研發(fā)步伐。然而，值得注意的是，仍有許多挑戰(zhàn)有待解決。

圖1. ML的通用工作流程

為此，作者概述了對(duì)儲(chǔ)能材料中ML應(yīng)用的未來(lái)挑戰(zhàn)和機(jī)遇的一些看法：

1）建立全生命周期材料數(shù)據(jù)庫(kù)。大多數(shù)材料數(shù)據(jù)庫(kù)主要包含有關(guān)原子/分子/晶體結(jié)構(gòu)等相應(yīng)的內(nèi)在特性信息，但材料性能在整個(gè)生命周期中也可能受外部因素的影響。因此，以微觀結(jié)構(gòu)為主線進(jìn)行全生命周期研究不僅可以為科技創(chuàng)新提供更多沃土，也更有利于材料的實(shí)際應(yīng)用；

2）開發(fā)多目標(biāo)優(yōu)化算法。目前ML在優(yōu)化單目標(biāo)性能方面取得了成功，然而當(dāng)處理兩個(gè)或更多的性能時(shí)，優(yōu)化問(wèn)題會(huì)變得棘手。因此，迫切需要開發(fā)新的高效算法；

3）提高M(jìn)L的可解釋性。盡管ML算法能夠?qū)崿F(xiàn)快速準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，但黑箱特性使其決策難以理解。因此，保持ML的可量化解釋性和智能預(yù)測(cè)之間的平衡是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)，需要跨多個(gè)學(xué)科進(jìn)行深度集成和協(xié)作。

圖2. 人工智能原子力顯微鏡（AI-AFM）的示意圖及應(yīng)用

Machine learning in energy storage materials, Interdisciplinary Materials 2022. DOI: 10.1002/idm2.12020

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