机器学习辅助能源材料多尺度设计研究进展

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全文速览 本文综述了机器学习（ML）辅助的多尺度能源材料设计的最新进展。文章强调了ML算法在材料数据库筛选、原子结构与性质关系建立、以及材料发现中的应用。近年来，ML在提高物理性质预测精度和加速材料发现方面取得了显著进展。本文还讨论了ML辅助的微观结构重建和偏微分方程的物理信息解决方案在理解微观结构-性质关系中的应用。尽管取得了诸多进展，文章也指出了现有挑战，并展望了ML在原子尺度模拟、逆向工程、过程优化和器件制造中的全面集成，以推动能源转换、存储和收集技术的变革性创新。 背景介绍 近年来，人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在工程领域的各个领域产生了不可否认的影响。这些技术不仅在改变现有方法，还在为突破性创新铺平道路。ML在先进能源材料开发中的一个关键领域，这些材料对于许多日常应 ………………………………