国家最高荣耀！天才博士零经费连发多篇Science与Nature！打破尘封多年的百年难题！

本文主要介绍了机器学习在催化科学、固态电解质和锂离子电池研究中的应用。背景方面，传统“试错法”研发周期长、成本高，而机器学习通过数据挖掘与模型预测，开创了高效精准的催化剂设计新范式。研究目的方面，机器学习在加速新材料发现、优化制造工艺、预测电池循环寿命和固态电解质的性质方面展现出了巨大潜力。结论方面，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。此外，文章还详细介绍了四个专题课程的内容和目标，包括机器学习催化剂设计、机器学习固态电解质设计、机器学习锂离子电池和深度学习PINN。