Artificial Intelligence Applied to Battery Research: Hype or Reality?
Reviewartikel, 2022
This is a critical review of artificial intelligence/machine learning (AI/ML) methods applied to battery research. It aims at providing a comprehensive, authoritative, and critical, yet easily understandable, review of general interest to the battery community. It addresses the concepts, approaches, tools, outcomes, and challenges of using AI/ML as an accelerator for the design and optimization of the next generation of batteries - a current hot topic. It intends to create both accessibility of these tools to the chemistry and electrochemical energy sciences communities and completeness in terms of the different battery R&D aspects covered.
Författare
Teo Lombardo
Université de Picardie Jules Verne
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Marc Duquesnoy
Université de Picardie Jules Verne
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Hassna El-Bouysidy
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Université de Picardie Jules Verne
Fabian Årén
Chalmers, Fysik, Materialfysik
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Alfonso Gallo-Bueno
Basque Research and Technology Alliance (BRTA)
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Peter Bjørn Jørgensen
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Danmarks Tekniske Universitet (DTU)
Arghya Bhowmik
Danmarks Tekniske Universitet (DTU)
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Arnaud Demortière
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Université de Picardie Jules Verne
Elixabete Ayerbe
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Centro de Investigacion Tecnológica En Electroquimica
Francisco Alcaide
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Centro de Investigacion Tecnológica En Electroquimica
Marine Reynaud
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Basque Research and Technology Alliance (BRTA)
Javier Carrasco
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Basque Research and Technology Alliance (BRTA)
Alexis Grimaud
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Sorbonne Université
Collège de France
Chao Zhang
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Uppsala universitet
T. Vegge
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Danmarks Tekniske Universitet (DTU)
Patrik Johansson
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Chalmers, Fysik, Materialfysik
Alejandro A. Franco
Institut Universitaire de France
Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
Université de Picardie Jules Verne
Chemical Reviews
0009-2665 (ISSN) 1520-6890 (eISSN)
Vol. 122 12 10899 -10969Högkoncentrerade elektrolyter
Energimyndigheten (39909-1), 2015-02-01 -- 2019-09-30.
Tillämpad AI för batteri F&U
VINNOVA (2020-02321), 2020-11-01 -- 2021-07-15.
Styrkeområden
Transport
Energi
Materialvetenskap
Ämneskategorier
Design
Systemvetenskap
Systemvetenskap, informationssystem och informatik med samhällsvetenskaplig inriktning
DOI
10.1021/acs.chemrev.1c00108
PubMed
34529918