清华冯旭宁/张强/欧阳明高院士，Joule！

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【做计算 找华算】 理论计算助攻顶刊，50000+成功案例，全职海归技术团队、正版商业软件版权！ 经费预存选华算，高至16%预存增值！ 成果简介 先进的电池技术需要精确预测多个组件之间的热化学反应，以有效地利用储存的能量并进行热管理。最近，机器学习(ML)有望解决这一复杂的热化学预测任务。然而，由于问题的高复杂性和可用于模型训练的实验数据极其有限，导致ML仍难以预测电池的热化学行为。 清华大学冯旭宁副教授、张强教授、欧阳明高院士 等人创新并验证了温度挖掘(TE)方法，该方法可以在最小的实验中，将热化学反应的动力学偏好解释为数百万个训练数据。在TE方法的帮助下， 作者建立了第一个普遍适用的电池热失控模型，该模型在500℃范围内对15种不同的商业和先进化学物质具有不同的电池格式实现了很高的预测精度，并涵盖了 ………………………………