Machine learning plays an important role in accelerating the discovery and design process for novel electrochemical energy storage materials. This review aims to provide the state-of-the-art and prospects of machine learning for the design of rechargeable battery materials. After illustrating the key concepts of machine learning and basic procedures for applying machine learning in rechargeable battery materials science, we focus on how to obtain the most important features from the specific physical, chemical and/or other properties of material by using wrapper feature selection method, embedded feature selection method, and the combination of these two methods. And then, the applications of machine learning in rechargeable battery materials design and discovery are reviewed, including the property prediction for liquid electrolytes, solid electrolytes, electrode materials, and the discovery of novel rechargeable battery materials through component prediction and structure prediction. More importantly, we discuss the key challenges related to machine learning in rechargeable battery materials science, including the contradiction between high dimension and small sample, the conflict between the complexity and accuracy of machine learning models, and the inconsistency between learning results and domain expert knowledge. In response to these challenges, we propose possible countermeasures and forecast potential directions of future research. This review is expected to shed light on machine learning in rechargeable battery materials design and property optimization.

机器学习在加快新型电化学储能材料的发现和设计过程中起着重要作用。这篇综述旨在为可再充电电池材料的设计提供最新的机器学习和机器学习的前景。在说明了机器学习的关键概念以及在可充电电池材料科学中应用机器学习的基本过程之后，我们重点介绍如何通过使用包装特征选择方法从材料的特定物理，化学和/或其他属性中获得最重要的特征。 ，嵌入式特征选择方法以及这两种方法的组合。然后，回顾了机器学习在可充电电池材料设计和发现中的应用，包括液体电解质的性能预测，固体电解质，电极材料，以及通过成分预测和结构预测发现新型可充电电池材料。更重要的是，我们讨论了可充电电池材料科学中与机器学习相关的关键挑战，包括高维与小样本之间的矛盾，机器学习模型的复杂性和准确性之间的冲突以及学习结果与领域专家知识之间的矛盾。 。为了应对这些挑战，我们提出了可能的对策并预测了未来研究的潜在方向。预期此审查将为可再充电电池材料设计和性能优化中的机器学习提供启发。通过成分预测和结构预测发现新型可充电电池材料。更重要的是，我们讨论了可充电电池材料科学中与机器学习相关的关键挑战，包括高维与小样本之间的矛盾，机器学习模型的复杂性和准确性之间的冲突以及学习结果与领域专家知识之间的矛盾。 。为了应对这些挑战，我们提出了可能的对策并预测了未来研究的潜在方向。预期此审查将为可再充电电池材料设计和性能优化中的机器学习提供启发。通过成分预测和结构预测发现新型可充电电池材料。更重要的是，我们讨论了可充电电池材料科学中与机器学习相关的关键挑战，包括高维与小样本之间的矛盾，机器学习模型的复杂性和准确性之间的冲突以及学习结果与领域专家知识之间的矛盾。 。为了应对这些挑战，我们提出了可能的对策并预测了未来研究的潜在方向。预期此审查将为可再充电电池材料设计和性能优化中的机器学习提供启发。包括高维与小样本之间的矛盾，机器学习模型的复杂性和准确性之间的冲突以及学习结果与领域专家知识之间的矛盾。为了应对这些挑战，我们提出了可能的对策并预测了未来研究的潜在方向。预期此审查将为可再充电电池材料设计和性能优化中的机器学习提供启发。包括高维与小样本之间的矛盾，机器学习模型的复杂性和准确性之间的冲突以及学习结果与领域专家知识之间的矛盾。为了应对这些挑战，我们提出了可能的对策并预测了未来研究的潜在方向。预期此审查将为可再充电电池材料设计和性能优化中的机器学习提供启发。