清华冯旭宁/张强/欧阳明高院士,Joule!
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2024-08-04 08:30
文章摘要
本文由清华大学冯旭宁副教授、张强教授和欧阳明高院士等人合作,在《Joule》上发表,题为《Temperature excavation to boost machine learning battery thermochemical predictions》。文章介绍了先进的电池技术中,精确预测热化学反应的重要性,并提出了温度挖掘(TE)方法,该方法通过解释热化学反应的动力学偏好,为机器学习(ML)模型提供了大规模的训练数据。TE方法成功建立了首个普遍适用的电池热失控模型,该模型在500℃范围内对15种不同的商业和先进化学物质具有很高的预测精度。此外,TE方法在各种ML算法上也表现出广泛的适应性和训练稳定性,为ML在热化学和所有热相关研究中开辟了新的跨学科机会。
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