就在刚刚！锂电领域又出新成果了！新技术加持解决历史性难题！

锂离子电池，作为现代科技领域的核心能源存储设备，其性能提升与技术创新一直是科研人员关注的焦点。随着新能源汽车的普及和高能量密度电子设备的广泛应用，对锂离子电池的能量密度、循环寿命、安全性和充电速度等性能提出了更高要求。在这一背景下，机器学习技术的引入为锂离子电池研究注入了新的活力。

机器学习凭借其强大的数据处理和预测能力，在锂离子电池的材料筛选、性能预测、电极设计与结构优化、制造效率提升及质量控制等方面展现出显著优势。通过挖掘大量实验和计算数据中的价值信息，机器学习能够加速材料筛选进程，预测电池在不同条件下的性能表现，为研究人员提供科学决策依据。同时，机器学习还能优化电池设计与结构，提高电池的能量密度和安全性，推动电池制造过程的智能化和高效化。

此外，机器学习技术还促进了锂离子电池研究与化学、物理学、计算机科学等多个学科的交叉融合，为锂离子电池的创新应用提供了有力支持。在智能电网、可穿戴设备和无人机等新兴领域中，机器学习通过优化电池设计和性能预测等手段，满足了复杂多变的性能要求，推动了相关领域的创新发展。

机器学习在锂离子电池研究中发挥着越来越重要的作用，不仅加速了材料筛选与性能预测的进程，还推动了电池设计与制造的智能化和高效化。随着大数据和人工智能技术的不断进步以及跨学科合作的深入发展，我们有理由相信，机器学习将继续引领锂离子电池技术的创新与发展，为人类社会的可持续发展贡献更多力量。

第一天上午

锂离子电池与机器学习背景

Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程

机器学习库介绍：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午

监督学习与非监督学习

K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归

实战一：使用机器学习预测锂离子电池性能：特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等，选择不同的机器学习模型，例如决策树、随机森林、支持向量机，最后进行性能评估。

第二天上午

K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE

集成学习：随机森林、Boosting

交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索

实战二：聚类分析在电池性能分类中的应用：根据电池的容量、能量密度、内阻、循环稳定性等特征，选择合适的聚类算法，并通过降维判断聚类结果的有效性。

第二天下午

神经网络基础、激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播

Pytorch构建全连接神经网络

深度学习中的正则化技术：L1、L2、Dropout

优化算法：SGD、Adam、RMSprop

超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化

实战三：基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选： 收集和整理用于训练的数据集，包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等，使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练，并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。

第三天上午

循环神经网络

卷积神经网络

图神经网络

注意力机制

Transformer架构

生成对抗网络

变分自编码器

实战四：基于图神经网络的锂离子电池性能预测：构建图神经网络模型，选择合适的架构，如GCN、GAT等，来学习材料图特征节点和边的表示，用于预测锂离子电池性能。

第三天下午

锂离子正极材料的特征工程

实战五：基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测：选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网络，使用适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来衡量模型预测锂金属正极材料稳定性的性能。

实战六：实验引导的高通量机器学习分析：讲解将机器学习模型集成到实验流程中，优化实验过程，实现从实验设计到数据分析的自动化和智能化。

第四天上午

基于锂离子电池的机器学习与多尺度模拟

机器学习、分子动力学模拟与第一性原理计算

机器学习与实验结合

实战七：机器学习加速寻找新的固体电解质：构建包含已知固体电解质材料的数据库，包括它们的化学组成、晶体结构、离子导电性等属性，利用训练好的模型对大量候选材料进行虚拟筛选，预测它们的离子导电性，快速识别出有潜力的新固体电解质。

第四天下午

机器学习在电池管理系统中的应用介绍

电池管理系统（BMS）的功能与组成

电池充放电管理

电池安全与保护

电池健康状态的指标

电池老化分析

基于机器学习的电池充放电策略优化

第五天上午

实战八：电池管理系统：物理模型与机器学习集成：利用机器学习预测电池的长期性能和寿命，将机器学习集成到BMS中，实现对电池状态的实时监控和控制，定期评估机器学习模型的性能，并根据新的数据和反馈进行优化。

实战九：机器学习用于锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计：收集电池在不同充放电条件下的运行数据，包括电压、电流、温度、充放电时间等，训练机器学习模型，并通过交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力，实现对SOC和SOH的实时估计。

第五天下午

实战十：基于GRU、LSTM、Transformer锂电池剩余寿命预测：重点讲解如何设计GRU、LSTM或Transformer模型的架构，包括层数、隐藏单元的数量、输入和输出维度等，比较GRU、LSTM和Transformer模型的性能。

实战十一：从实验数据出发重构Mn-DRX设计思路：讲解通过深度学习模型预测无序岩盐（DRX）材料结构和性能之间的关系，构造给定条件下的电压和容量之间的关系映射，讲解DRXNet模型将正极材料化学组分、电化学测试电流密度、工作电压窗口以及循环次数作为输入，来预测若干条放电曲线。

部分案例图片：

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