摘要：随着锂离子电池(LIBs)的快速发展,传统实验方法在处理复杂数据和优化设计时面临挑战。近年来,人工智能(AI)技术在数据处理、模式识别和预测分析方面展现出巨大潜力,为LIBs的研发提供了新的解决方案。本文综述了AI在锂离子电池材料表征中的应用,包括谱学和成像表征技术。AI通过特征提取和数据分析,提高了谱学分析的准确性和效率;结合先进成像技术,研究者能够以前所未有的精度和速度探索材料内部结构。AI在图像识别、分类和分割中的应用,进一步提升了数据处理的效率和准确性。未来,AI将通过技术创新和跨学科合作,在电池材料科学领域发挥重要作用,推动高性能电池的研发和应用。

摘要：冷冻电镜(cryo-EM)是表征辐照敏感材料的有力工具,已经在生命科学领域得到了广泛的应用和认可,并在2017年获得了诺贝尔化学奖。同年,冷冻电镜首次被应用于观察金属锂的纳米结构,取得了一些前所未有的结果,从此也在电池领域备受关注和蓬勃发展。冷冻或低温不仅可以有效地缓解高能电子束对样品造成的辐照损伤,而且可以大幅降低样品的反应活性,提高样品的稳定性。冷冻电镜可以为辐照敏感材料提供纳米甚至是原子尺度的微观结构信息。本文重点介绍了冷冻电镜在表征锂电池中辐照敏感材料的相关应用和成果,包括冷冻聚焦离子束-扫描电子显微镜(cryo-FIB-SEM)和冷冻透射电子显微镜(cryo-TEM),以便读者了解冷冻电镜在解析电池工作机理和指导材料结构设计等方面发挥的优势和作用。随后,展示了冷冻电镜在金属锂的沉积/溶解行为、固体电解质界面(SEI)膜的纳米结构、亲锂材料的储锂机理、全固态电池中固-固界面以及正极材料表面的固体电解质界面(CEI)膜等方面的应用与研究成果。最后,展望了冷冻电镜在未来的技术发展及其在电池领域的潜在应用与机遇。冷冻电镜技术的发展将有助于解析电池材料与界面结构,了解电池运行和失效机制,从而促进高比能和高安全性电池的发展。