Machine learning-assisted materials development and device management in batteries and supercapacitors: performance comparison and challenges

超级电容器 计算机科学 储能 电流(流体) 机器学习 能量(信号处理) 人工智能 系统工程 工程类 电气工程 电化学 物理 化学 功率(物理) 物理化学 统计 量子力学 数学 电极
作者
Swarn Jha,Matthew Yen,Yazmin Soto Salinas,Evan M. Palmer,John Villafuerte,Hong Liang
出处
期刊:Journal of materials chemistry. A, Materials for energy and sustainability [The Royal Society of Chemistry]
卷期号:11 (8): 3904-3936 被引量:10
标识
DOI:10.1039/d2ta07148g
摘要

This review compares machine learning approaches for property prediction of materials, optimization, and energy storage device health estimation. Current challenges and prospects for high-impact areas in machine learning research are highlighted.
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