综述：人工智能在锂电池材料科学中的变革性应用：进展与未来前景

《RARE METALS》：Transformative applications of artificial intelligence in lithium battery materials science: advancements and future prospects

人工智能在材料科学中的应用显著，涵盖数据收集、性质预测、材料发现及自主实验。大型语言模型加速材料发现，AI对锂离子电池性能提升具有突破性作用，尽管存在挑战，但AI驱动的工具正推动材料科学创新。

　　

摘要

人工智能（AI）技术通过实现高效的数据驱动方法，改变了材料科学领域，使得材料性能预测和材料发现成为可能。本文深入分析了AI在材料科学中的应用，重点探讨了数据收集、性能预测、材料发现以及自主实验等方面。我们总结了主要的数据来源，并强调了大型语言模型的重要作用，这些模型显著加快了材料发现的过程。此外，我们还研究了AI在预测锂离子电池关键性能方面的应用，指出了AI对这一领域的变革性影响。尽管仍存在诸多挑战，但AI驱动工具和方法的进步为加速材料科学领域的创新提供了途径。

图形摘要

人工智能（AI）技术通过实现高效的数据驱动方法，改变了材料科学领域，使得材料性能预测和材料发现成为可能。本文深入分析了AI在材料科学中的应用，重点探讨了数据收集、性能预测、材料发现以及自主实验等方面。我们总结了主要的数据来源，并强调了大型语言模型的重要作用，这些模型显著加快了材料发现的过程。此外，我们还研究了AI在预测锂离子电池关键性能方面的应用，指出了AI对这一领域的变革性影响。尽管仍存在诸多挑战，但AI驱动工具和方法的进步为加速材料科学领域的创新提供了途径。

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