利用机器学习加快寻找有前途的钠离子电池成分

能源储存是许多快速发展的可持续技术的重要组成部分，包括电动汽车和可再生能源发电。尽管锂离子电池（LIB）主导着当前的市场，但锂是一种相对稀缺且昂贵的元素，给经济和供应的稳定性带来了挑战。因此，世界各地的研究人员正在试验用更丰富的材料制成的新型电池。

钠离子电池使用钠离子作为能量载体，由于钠含量丰富，安全性更高，成本可能更低，因此是锂离子电池的一个有前景的替代品。特别是，含钠的过渡金属层状氧化物（NaMeO2）是钠离子电池正极的理想材料，具有卓越的能量密度和容量。然而，对于由几种过渡金属组成的多元素层状氧化物，其可能的组合数量之多使得寻找最佳组合既复杂又耗时。即使过渡金属的选择和比例发生微小的变化，也会导致晶体形态的显著变化，从而影响电池的性能。

最近，由日本东京理科大学领导的一个研究小组在一项研究中利用机器学习来简化对有前途的NaMeO2成分的筛选。他们的研究成果最近在线发表在《材料化学杂志A》（Journal of Materials Chemistry A）上。

该团队试图自动筛选各种O3型NaMeO2材料中的元素组成。为此，他们首先建立了一个数据库，其中包括100个样品，涵盖了68种不同的成分。然后，研究人员使用该数据库训练了一个模型，该模型结合了几种机器学习算法和贝叶斯优化，以进行有效的搜索。该模型的目标是了解工作电压、容量保持（寿命）和能量密度等特性如何与NaMeO2层状氧化物的组成相关，并预测实现这些特性所需的最佳元素比例。

使用机器学习来识别有前景的材料是材料科学中日益增长的趋势，因为它可以帮助科学家大大减少筛选新材料所需的实验次数和时间。这项研究中提出的策略可以加速下一代电池的开发，可能会彻底改变储能技术。

《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）