锂电池在便携式电子产品、电动汽车和智能电网等应用都对锂电池（LBs）提出了许多极高的要求。机器学习（ML）可以有效地加速材料的发现和预测材料的性能，从而能够显著地促进先进的LBs的发展。近年来，人们已经报道了大量将ML用于先进LBs开发的研究。

有鉴于此，为促进LB材料的进一步发展，中科院青岛能源所崔光磊研究员，周倩助理研究员对ML在LBs中的应用进行了全面的综述。

文章要点

1）作者首先简要概述了ML的基本步骤和代表性算法。

2）作者接下来综述了ML在负极材料、电解质材料、负极材料和电池性能等方面的应用。

3）作者最后指出了ML在LB中应用仍面临的挑战和应用前景。

作者重点总结了ML在LBs中的应用，同时希望能引起更多研究者对这一领域的关注，从而推动先进的LBs的进一步发展。

参考文献

Yangting Liu, et al, Machine Learning Boosting the Development of Advanced Lithium Batteries, Small Methods 2021

DOI: 10.1002/smtd.202100442

https://doi.org/10.1002/smtd.202100442