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第13卷第9期储能科学与技术Vol.13No.9

2024年9月EnergyStorageScienceandTechnologySept.2024

AI辅助先进电池设计与应用专刊

AIforScience时代下的电池平台化智能研发

11111,2

谢莹莹，邓斌，张与之，王晓旭，张林峰

（北京深势科技有限公司，北京100080；北京科学智能研究院，北京100080）

摘要：在AIforScience时代，电池设计自动化智能研发(batterydesignautomation，BDA)平台通过整合先进

的人工智能技术，为电池研发领域带来了革命性进展。BDA平台覆盖了文献调研、实验设计、合成制备、表征

测试和分析优化这五个电池研发的关键环节，利用机器学习、多尺度建模、预训练模型等先进算法，结合软件

工程开发用户交互友好的工具，加速从理论设计到实验验证的整个电池研发周期。通过自动化的实验设计、合

成制备、表征测试和性能优化，BDA平台不仅提升了研发效率，还提高了电池设计的精确度和可靠性，推动了

电池技术向更高能量密度、更长循环寿命和更低成本的方向发展。

关键词：AIforScience；电池；智能研发；机器学习；BDA；多尺度

doi：10.19799/ki.2095-4239.2024.0698

中图分类号：TP181文献标志码：A文章编号：2095-4239（2024）09-3182-16

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