锂离子电池作为现代能源存储的核心技术，其性能优化与安全性提升面临多尺度、多物理场耦合的复杂挑战。传统实验方法受限于高成本与长周期，而基于物理模型的仿真手段难以全面捕捉电池内部的非线性动力学行为。机器学习凭借其强大的数据挖掘与模式识别能力，为锂离子电池研究提供了革命性的技术路径：在材料层面，通过高通量计算与机器学习结合，可快速筛选电极材料并预测其电化学性能，显著加速新型材料的发现；在电池层面，基于数据驱动的状态估计方法（如SOC、SOH预测）突破了传统模型的精度限制；在系统层面，机器学习算法能够实现对电池组的高效管理与故障预警，为电池全生命周期优化提供科学依据。随着实验数据积累与算法创新，机器学习正推动锂离子电池研究从经验驱动向智能设计范式转变，为下一代高性能、高安全性电池的开发开辟新方向。

能源存储技术作为可再生能源发展的关键支撑，正迎来前所未有的发展机遇。固态电池因其高能量密度、安全性和长循环寿命等优势，被视为下一代储能技术的核心方向。人工智能技术的融入，为固态电池的研发、制造和系统优化提供了全新的技术路径。

采用机器学习（ML）技术（包括无监督、有监督、强化学习等），结合密度泛函理论（DFT）、分子动力学模拟（MDS）及实验数据，构建数据库并优化模型，提高了ML在高能量密度电池材料（正负极、电解质）设计、固态电解质开发、快充技术优化、电池寿命预测及回收利用等过程中的应用，分析了不同ML算法在材料筛选、性能预测等方面的作用。解决了电池研究中数据库不完整、模型精度低、实验验证难等问题，通过针对性数据集构建、策略性模型选择等，为突破高能量密度、固态电解质开发等五大挑战提供了方向，推动ML与电池科学的融合。

项目专题

学习目标

专题一：机器学习锂离子电池

第一天上午：锂离子电池与机器学习基础

锂离子电池与机器学习背景：了解锂离子电池的基本原理、发展历程、应用领域以及当前面临的挑战；介绍机器学习的定义、发展历程、主要应用领域以及与锂离子电池研究的结合点，探讨机器学习如何助力锂离子电池性能提升和新材料研发。

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入门

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：聚类分析与集成学习

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： 特征选择与聚类算法选择：根据锂离子电池的性能特征（如容量、能量密度、内阻、循环稳定性等），选择合适的聚类算法（如K-均值聚类、层次聚类等），通过特征工程对数据进行预处理，将数据转换为适合聚类分析的格式。

聚类结果分析与降维验证：对聚类结果进行分析，观察不同聚类类别中电池的性能特点和分布规律，通过降维技术（如PCA、t-SNE）对聚类结果进行可视化验证，判断聚类结果的有效性和合理性，为锂离子电池的性能分类和优化提供依据。

第二天下午：神经网络基础与深度学习技术

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：高级深度学习架构与应用

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：锂离子电池材料的机器学习应用

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：机器学习与多尺度模拟的结合

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：介绍Materials Project数据库的基本情况和功能，说明如何从该数据库中提取与锂离子电池相关的电数据，包括材料的晶体结构、电子结构、电化学性能等信息。

从Materials Project数据库中提取电池电数据，利用深度学习技术来预测多价金属离子电池的电极电压，并开发了一个可解释的深度学习模型，以加速多价金属离子电池材料的设计和优化。

实战八：收集液态电解质添加剂电池系统中的性能数据，包括最终面积比阻抗、阻抗增量和比容量，基于分子结构信息，生成特征向量，通过数据收集、特征工程、模型训练与验证等机器学习流程，成功预测出最佳液态电解质添加剂组合。

第四天下午：机器学习在电池管理系统中的应用

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

实战九：探讨如何将物理模型（如电池的电化学模型、热模型等）与机器学习模型相结合，利用物理模型的先验知识和机器学习模型的数据驱动能力，提高对电池状态的预测精度和可靠性，例如通过物理模型提供电池状态的初始估计，再利用机器学习模型对实际数据进行拟合和修正，实现对电池长期性能和寿命的准确预测。

第五天上午：机器学习在电池寿命预测中的应用

实战十：

收集锂离子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，这些数据是SOC和SOH估计的基础，通过数据预处理、特征提取等步骤，将数据转换为适合机器学习模型输入的格式，提高模型的估计精度。

选择合适的机器学习模型（如线性回归、支持向量机、神经网络等），根据处理后的数据对模型进行训练，通过交叉验证等方法对模型的准确性和泛化能力进行评估，选择最优的模型用于锂离子电池的SOC和SOH实时估计，通过实例代码展示模型训练和评估的过程，分析模型的性能指标和估计结果。

将训练好的机器学习模型集成到BMS中，实现对锂离子电池SOC和SOH的实时估计，通过实时监测电池的状态参数，利用模型进行快速准确的估计，为电池的充放电管理、安全保护和健康状态评估提供实时数据支持，提高BMS的智能化水平和电池的使用效率。

第五天下午

实战十一： 基于大语言模型（LLM）的文献v数据自动化提取与应用。重点讲解如何利用大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，构建自动化信息提取框架，解决科学数据提取耗时耗力的瓶颈。从电池文献中自动提取关键参数（如材料成分、晶体结构、工作电压等），构建小型材料数据库。

实例十二： 基于大语言模型搭建电池健康状态（SOH）智能预测系统。利用大语言模型自动化机器学习算法的实施与优化，以实现对锂电池健康状态（SOH）的智能预测，通过结构化的提示工程（Prompt Engineering）引导LLM完成自动化机器学习预测过程。基于公开电池数据集对比LLM驱动的模型与传统方法的性能差异。

专题二：机器学习固态电池

第一天：固态电池基础与计算模拟概览

上午：固态电池基本原理与关键挑战

1.1 固态电池概览

固态电池的发展使命与优势。

基本构成：正极、负极、固态电解质、界面。

1.2 固态电池关键挑战

下午：固态电池材料计算模拟方法入门

1.3 第一性原理 (DFT) 在固态电池中的应用

1.4 分子动力学 (MD) 在固态电池中的应用

第二天：机器学习基础与固态电池数据处理

上午：机器学习核心概念与在材料科学中的应用

2.1 机器学习基础

机器学习的分类：监督学习、无监督学习、强化学习。

常用算法简介：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K-Means。

案例分析：介绍几个机器学习在其他材料领域的成功应用。

模型评估指标：R2、MAE、MSE、准确率、召回率、F1-score。

2.2 机器学习在固态电池领域的应用流程

数据获取、特征工程、模型选择与训练、模型评估与部署。

案例分析：一个简化的机器学习预测固态电解质离子电导率的流程介绍。

下午：固态电池数据处理与特征工程

2.3 Python科学计算库实战

实操：Numpy用于数组操作和数值计算。

实操：Pandas用于数据读取、清洗、处理与分析（以模拟或实验数据为例）。

实操：Matplotlib/Seaborn用于数据可视化（散点图、直方图、热力图等）。

2.4 固态电池体系的特征描述符构建

理论：为什么需要特征描述符？常见的材料特征描述符（晶格参数、元素属性、结构信息、局部环境）。

实操：Pymatgen/ASE库介绍：如何从CIF/POSCAR文件提取结构信息。

实操：构建简单的描述符：例如，基于元素电负性、原子半径的均值、方差等。

实操：利用Pymatgen/ASE结合Python脚本，从DFT计算结果中提取能量、结构、态密度等信息，并转换为机器学习可用格式。

第三天：机器学习模型构建与固态电池性能预测

上午：传统机器学习模型在固态电池中的应用

3.1 回归模型预测离子电导率

任务：基于固态电解质的成分和结构特征（预处理好的数据集），预测其离子电导率。

实操：数据集加载与预处理（归一化、特征选择）。

实操：使用Scikit-learn构建并训练线性回归、随机森林回归、支持向量机回归模型。

实操：模型评估（MAE, MSE, R2）与结果可视化。

讨论：不同模型的优缺点及适用场景。

3.2 分类模型预测界面稳定性

任务：基于电极/电解质界面的特征（预处理好的数据集），预测界面是否稳定。

实操：数据集加载与预处理。

实操：使用Scikit-learn构建并训练逻辑回归、决策树、随机森林分类模型。

实操：模型评估（准确率、召回率、F1-score、混淆矩阵）与结果可视化。

讨论：如何处理类别不平衡数据。

下午：深度学习模型在固态电池中的应用

3.3 神经网络基础与TensorFlow/PyTorch入门

神经网络基本结构（全连接层、激活函数、损失函数、优化器）。

TensorFlow/PyTorch简介：张量操作、自动微分。

演示：构建一个简单的全连接神经网络模型。

3.4 深度学习预测固态电池关键性能

任务：利用多层感知机 (MLP) 预测固态电池的循环寿命或特定性能指标。

实操：数据集准备（可能需要更复杂的特征）。

实操：使用TensorFlow/PyTorch构建、训练并评估MLP模型。

实操：超参数调优（学习率、批次大小、层数、神经元数量）。

讨论：深度学习在处理复杂、高维固态电池数据时的优势。

第四天：新型固态电池材料发现与设计

上午：高通量筛选与数据库应用

4.1 材料数据库与高通量计算

理论：Material Project (MP) 数据库介绍及其在材料设计中的价值。

实操：MP API的使用（通过Python查询材料结构、能量、电子性质等）。

实操：Matminer库介绍：如何从MP数据提取特征。

4.2 机器学习加速新型固态电解质筛选

任务：利用机器学习模型结合Matminer和MP数据，筛选潜在的高性能固态电解质材料。

实操：定义筛选标准（例如，高离子电导率、宽电化学窗口）。

实操：构建并训练预测模型（可以是前一天训练好的模型或新模型）。

实操：对MP数据库中的材料进行高通量预测与筛选，生成候选材料列表。

讨论：如何评估筛选结果并指导实验验证。

下午：界面工程与稳定组合发现

4.3 固态电池界面稳定性预测

理论：界面反应机制与影响因素。

实操：构建界面特征描述符：基于电极/电解质材料的晶体结构、元素组成、电子结构差异等。

实操：利用机器学习模型（分类或回归）预测界面形成能、界面相变倾向等。

案例分析： 某个具体的电极/电解质界面组合，分析其预测结果。

4.4 机器学习发现稳定的界面组合

任务：结合多种电极和电解质材料，利用机器学习模型进行组合筛选，发现稳定的界面。

实操：构造所有可能的电极-电解质组合。

实操：利用训练好的界面稳定性预测模型，对所有组合进行预测。

实操：筛选出预测为稳定的界面组合，并对其进行排序和分析。

讨论：如何将机器学习结果与DFT/实验结果结合进行验证。

第五天：机器学习与多尺度计算模拟的融合

上午：神经网络势函数与MD加速 

5.1 机器学习势函数基础

理论：为什么需要机器学习势函数？传统势函数的局限性。

理论：神经网络势函数 (NNP) 的基本原理。

演示：Deepmd-kit/MACE介绍：如何训练NNP模型。

5.2 Deepmd-kit/MACE实操

任务：利用Deepmd-kit/MACE训练固态电解质的机器学习势函数。

实操：数据准备：从DFT计算轨迹生成训练数据（能量、力、应力）。

实操：训练NNP模型（提供示例配置文件）。

实操：评估NNP模型的准确性（与DFT结果对比）。

讨论：NNP在加速MD模拟中的优势。

下午：多尺度研究策略与未来展望

5.3 机器学习加速大规模MD模拟

任务：利用训练好的Deepmd-kit/MACE势函数进行大规模分子动力学模拟。

实操：设置并运行基于NNP的LAMMPS/Gromacs MD模拟。

实操：分析大规模MD模拟结果（例如，离子扩散系数、相变过程）。

讨论：如何将NNP模拟结果与宏观性能联系起来。

5.4 机器学习与多尺度计算模拟的融合策略

结合DFT、NNP-MD、蒙特卡洛等方法进行多尺度研究。

固态电池材料研发的未来趋势：自动化、高通量、AI驱动的实验。

讨论：学员项目构思与Q&A。

部分案例图片：

课程特色及授课方式

线上授课时间和地点自由，建立专业课程群进行实时答疑解惑，理论＋实操授课方式结合大量实战案例与项目演练，聚焦人工智能技术在固态电解质和锂离子电池领域的最新研究进展，课前发送全部学习资料，课程提供全程答疑解惑；

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增值服务

1、凡参加人员将获得本次课程学习资料及所有案例模型文件；

2、课程结束可获得本次所学专题全部回放视频；

3、课程会定期更新前沿内容，参加本次课程的学员可免费参加一次本单位后期举办的相同专题课程（任意一期）

授课时间

直播课：

《机器学习锂离子电池专题》、《机器学习固态电池专题》

每人每班¥4980元（包含会议费、资料费、提供课后全程回放资料）

早鸟价：提前报名缴费学员可得300元优惠（仅限前15名）

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录播课：

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