摘要：在AI for Science时代，电池设计自动化智能研发（Battery Design Automation， 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。

摘要：深度势能模型（Deep Potential， DP）通过先进的机器学习技术，从大量的原子结构和能量数据中提取知识，构建出高精度的势能面。这一创新方法有效突破了传统力场方法的局限，为材料科学领域带来了新的视角。本文概述了DP模型和软件的基本原理、开发过程与应用流程；回顾了其在电化学储能材料中的应用，展示了DP模型在揭示电池材料微观结构和动力学行为方面的优势。在正负极材料的研究中，精确描述脱嵌锂过程中材料的结构演变和自由能变化；在固态电解质的研究中，精确描述了材料结构与离子输运行为；在电解液的研究中，不仅提高了对溶液动态结构和性质的认识，还为氧化还原电位、酸度等物理化学性质的精确计算提供了新策略，在界面的研究中，准确解析了界面形成过程中的结构演变以及性质。这些对材料的准确描述均有利于加速对能源材料的开发，同时，指出了DP模型在电池材料模拟中仍需改进的问题，并展望了其在电池材料设计和优化中的潜在应用前景。结果说明了，深度势能模型作为一种强大的计算工具，在电化学储能材料的研究中展现出巨大的应用潜力。通过不断的模型优化和算法创新，DP模型有望在未来的材料设计和电池技术发展中发挥更加关键的作用。

摘要：随着技术的不断进步和成本的逐步降低，锂电池在电动汽车、储能系统、便携式电子设备等多个领域实现了广泛应用，有效促进了清洁能源的普及和能源结构的优化。掌握锂电池衰变和剩余使用寿命（RUL）对于确保设备稳定运行、提高能源利用效率以及保障用户安全至关重要。通过优化电池设计和使用策略，可以延长锂电池的使用寿命，降低更换成本，进一步推动锂电池的规模化应用。锂电池的性能衰变是一个涉及多尺度化学、电化学反应的复杂过程，涉及其内部从材料、界面到多孔电极、器件等诸多因素影响。各种机器学习（ML）的方法正是建模处理复杂数据、寻找规律、反馈应用的重要手段。本文针对锂电池RUL建模研究的科学问题，综述了ML算法在预测电池RUL领域的最新进展，重点介绍数据驱动的电池管理、预测建模以及利用ML方法来提高电池性能和寿命方面的突破。最后，对当前领域内面临的关键问题进行了归纳总结，以期提供一个基于ML算法的电池RUL预测技术的全面视角，并展望其未来的发展趋势。