亮点报导｜南开大学周震教授课题组：非监督机器学习加速固态电解质发现

机器学习可以用来挖掘复杂关系背后的统计规律，因此有望用来高效搜寻所需材料。其中监督学习需要足够的训练数据来训练模型，然而，已知固态电解质数据十分有限，并且由于实验误差，容易引入带有偏差的数据，这限制了监督学习在寻找固态电解质中的应用。为了解决这个问题，来自北美丰田研究所和马里兰大学的研究人员采用非监督学习的方法，将无机晶体结构数据(ICSD)中的含锂材料进行筛选和分类。该工作利用修饰后的XRD(mXRD)作为特征，利用聚类方法将具有高/低锂离子电导率的含锂材料成功分组。接着进一步用第一性原理深入研究处于高锂离子电导率组中的材料，最终提出Li₈N₂Se、Li₆KBiO₆和Li₅P₂N₅等为具有超高锂离子电导率的新型固态电解质(Nat. Commun., 2019, 10, 5260)。此工作为非监督学习在新材料开发领域做出示范，有望推动新型固态电解质的发展。

通讯作者简介

周震 教授

周震，南开大学材料科学与工程学院教授、博士生导师，南开大学新能源材料化学研究所所长、新能源转化与存储交叉科学中心副主任，科睿唯安全球高被引科学家，H-index：79。主要研究兴趣是通过高性能计算与实验相结合设计纳米结构新能源材料及能源存储体系。Green Energy and Environment副主编、中国电子学会化学与物理电源技术分会第八届委员会委员。

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