哈工大娄帅锋/王家钧Matter：利用机器学习桥接多模态数据与电池科学（附招聘信息）

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第一作者：宁延滨，杨峰，张岩 通讯作者：王家钧*，娄帅锋* 单位：哈尔滨工业大学 【研究背景】 随着表征技术的不断突破，越来越多全新且精准的表征方法被纳入电池研究中。特别是同步辐射光源的使用，大大提高了表征数据的空间和时间分辨率。这些方法为电池的基础研究提供了全新的视角，但也带来了更具挑战性的问题：如何有效地整合多模态信息，快速准确地处理数据，进而发现隐含信息。传统的人工数据分析方法已无法满足从多模态大数据中挖掘信息的需求。机器学习现成为连接多模态数据和先进电池科学的绝佳桥梁。 【文章简介】 近日，哈尔滨工业大学娄帅锋教授与王家钧教授在国际知名期刊Matter上发表题为“Bridging multimodal data and battery science with machine learning”的综述文章。该综述文章梳理了电池研究领域中采用机器学习方法的 ………………………………