当前位置:
X-MOL 学术
›
Nat. Rev. Mater.
›
论文详情
Our official English website, www.x-mol.net, welcomes your
feedback! (Note: you will need to create a separate account there.)
Machine learning for continuous innovation in battery technologies
Nature Reviews Materials ( IF 79.8 ) Pub Date : 2020-06-15 , DOI: 10.1038/s41578-020-0216-y Muratahan Aykol , Patrick Herring , Abraham Anapolsky
Nature Reviews Materials ( IF 79.8 ) Pub Date : 2020-06-15 , DOI: 10.1038/s41578-020-0216-y Muratahan Aykol , Patrick Herring , Abraham Anapolsky
Batteries, as complex materials systems, pose unique challenges for the application of machine learning. Although a shift to data-driven, machine learning-based battery research has started, new initiatives in academia and industry are needed to fully exploit its potential.
中文翻译:
机器学习促进电池技术的不断创新
电池作为复杂的材料系统,对机器学习的应用提出了独特的挑战。尽管已经开始转向基于数据的,基于机器学习的电池研究,但仍需要学术界和工业界采取新举措来充分利用其潜力。
更新日期:2020-06-15
中文翻译:
机器学习促进电池技术的不断创新
电池作为复杂的材料系统,对机器学习的应用提出了独特的挑战。尽管已经开始转向基于数据的,基于机器学习的电池研究,但仍需要学术界和工业界采取新举措来充分利用其潜力。