天津大学材料科学与工程学院/国家储能技术产教融合创新平台陈彪副教授联合河北工业大学朱杉副教授综述机器学习驱动离子电池发展的路径，揭示其在材料筛选、机理解析与流程优化中的核心作用，提出可操作的设计准则与工作流，并展望大模型与自驱动实验室在突破数据与机理瓶颈中的前景。
在当今社会，能源之于人类，如空气与水般根本；而在材料科学与工程方法中，数据与算法正成为“第三要素”。较之看得见摸得着的材料，数据如梦又似幻，让人难以捉摸。然而，人工的分析必然会有所欠缺，产生未被充分利用的剩余数据。为了让全部数据发挥他们的最大潜力，机器学习被引入这一领域。它将碎片化的数据信息统一整合，使其被转译连续的存在，将材料学问题化约为可预测，可优化的数学路径。
人类能源技术的每一次飞跃，均以材料谱系的扩张为前奏诗，而今谱面又添上了算法与数据库的和弦。层级特征—性能映射、缺陷—相变—界面反应的串联描述、以及可解释性约束，共同把嵌入型与转化型电极、液/固态电解质纳入统一坐标；规则与偏差并置，促使我们在结构有序体系中拥抱图表示与第一性原理的耦合，在无序碳/复合体系里拥抱自下而上的工艺-表征数据驱动。因此，将材料问题转化为数学问题，并使用人工智能技术以将其优化，是我们未来材料设计的新方向之一。
天津大学材料科学与工程学院/国家储能技术产教融合创新平台陈彪副教授联合河北工业大学朱杉副教授的综述阐述了机器学习在可充电离子电池的研究方法与进展。在过去十年中，数据驱动的工作流程已与实验和模拟相结合，它们为电极和电解质提供了快速筛选和结构化见解。然而，尽管取得了重大科学进展，但一个贯穿电池材料创新周期的连贯且具有可再现范式的机器学习流程框架仍难以捉摸。因此，该综述集中于机器学习集成的三个相互关联的维度：整体机器学习过程，具有可解释性的算法和技术选择，以及涵盖嵌入式电极、转换电极和电解质设计的应用场景。为此，该综述提炼出了设计规则和工作流程，可供实验人员和理论人员轻松采用。此外，其还强调了面向任务的机器学习架构如何加速下一代可充电离子电池设备中的材料发现、机制阐明和工艺优化。最后，文中概述了持续存在的挑战，尤其是数据稀缺和机制扭曲等问题，同时也指出了扩散模型、转换器框架、大型语言模型和自主实验室所带来的机遇。
研究者相信，此项研究将会为可充电电池研究打开了一扇新的窗户，并为基于机器学习的可充电电池材料设计提供可直接应用的思路。这种由机器学习引领的材料探索方法，将为可充电离子电池的发展谱写新的篇章，在数据与机理交织的舞台上奏响创新的乐章。
