数据驱动的机器学习在电化学储能材料研究中的应用

储能电池的关键是材料。继实验观测、理论研究和计算模拟之后,数据驱动的机器学习具有快速捕捉材料成分-结构-工艺-性能间复杂构效关系的优势,有望为电化学储能材料的研发提供新的范式。本文从结构化和非结构化数据驱动两方面,系统评述了机器学习在电化学储能材料研究中的最新进展。全面概括了可用于电化学储能材料机器学习的国内外材料数据库,分析了其数据的收集、共享和质量检测存在的问题;重点阐述了电化学储能材料中机器学习的工作流程和应用,包括结构化数据驱动下数据收集、特征工程和机器学习建模以及图形、表征图像和文献文本这类非结构化数据驱动下的模型构建和应用。进一步,厘清电化学储能材料领域机器学习面临的三大矛盾且给出对策,即高维度与小样本数据的矛盾与协调、模型复杂性与易用性的矛盾与统一、模型学习结果与专家经验的矛盾与融合,并提出构建“领域知识嵌入的机器学习方法”有望调和这些矛盾。本文将为机器学习在电化学储能材料设计和性能优化中的应用提供参考。

融合材料领域知识的数据准确性检测方法

材料数据由于小样本、高维度、噪音大等特性,用于机器学习建模时常常会产生与领域专家认知不一致的结果。面向机器学习全流程,开发材料领域知识嵌入的机器学习模型是解决这一问题的有效途径。材料数据的准确性直接影响了数据驱动的材料性能预测的可靠性。本研究针对机器学习应用过程中的数据预处理阶段,提出了融合材料领域知识的数据准确性检测方法。该方法首先结合材料专家认知构建了材料领域知识库。然后,将其与数据驱动的数据准确性检测方法结合,从数据和领域知识两个角度对材料数据集进行基于描述符取值规则的单维度数据正确性检测、基于描述符相关性规则的多维度数据相关性检测以及基于多维相似样本识别策略的全维度数据可靠性检测。对于每一阶段识别出的异常数据,结合材料领域知识进行修正,并将领域知识融入到数据准确性检测方法的全过程以确保数据集从初始阶段就具有较高准确性。最后该方法在NASICON型固态电解质激活能预测数据集上的实验结果表明:本研究提出的方法可以有效识别异常数据并进行合理修正。与原始数据集相比,基于修正数据集的6种机器学习模型的预测精度都有不同程度的提升。其中,在最优模型上R2提升了33%。