综述：从原子到算法：机器学习在锌离子电池正极材料创新中的应用研究综述

本综述系统探讨了机器学习（ML）技术在锌离子电池（ZIBs）正极材料开发中的突破性应用。文章详细解析了ML如何通过预测材料特性、优化合成路径及评估电极-电解质相互作用来加速高性能阴极材料创新，同时指出当前面临的数据局限性、模型可解释性等挑战，为下一代ZIB技术发展提供跨学科解决方案。

　　

机器学习驱动的材料创新范式转型

锌离子电池（ZIBs）凭借其本质安全性、低成本及环境友好特性，已成为未来储能技术的重要候选者。然而，高性能正极材料的开发仍是制约其发展的关键瓶颈。传统试错式研究方法在应对复杂材料体系时显得力不从心，而机器学习（ML）技术的引入正从根本上改变这一研究范式。

多维度预测与优化框架

机器学习模型通过分析海量实验与计算数据，能够精准预测阴极材料的关键性能指标，包括比容量、循环稳定性和离子扩散速率等。随机森林算法在特征重要性排序中表现出色，可识别出影响电化学性能的关键描述符；神经网络模型则能建立复杂的构效关系，实现对新型材料体系的性能推演。值得注意的是，ML的应用不仅限于材料筛选，更延伸至合成工艺优化领域——通过分析温度、压强、前驱体配比等合成参数，可逆向设计出最优制备路线。

界面与电解质协同设计

电极-电解质界面行为对ZIBs性能具有决定性影响。机器学习通过分子动力学模拟与实验数据融合，可预测锌离子在界面处的沉积/溶解行为，有效抑制枝晶形成。高斯过程回归模型成功应用于电解质组分优化，实现了离子电导率与电化学窗口的协同提升。

数据挑战与解决方案

当前ML应用面临的核心挑战在于高质量数据稀缺。研究团队通过开发材料基因组数据库、构建自动实验平台等方式扩大数据集规模。迁移学习技术被证明可有效解决小样本学习问题，通过迁移锂/钠离子电池数据加速ZIB材料开发。模型可解释性方面，SHAP（Shapley Additive Explanations）等工具可解析黑箱模型决策依据，增强研究成果的可信度。

跨学科融合与未来展望

未来研究将聚焦于三大方向：建立标准化ZIB材料数据库（包含晶体结构、电化学性能等多维数据）、开发可解释人工智能（XAI）工具实现模型决策透明化，以及构建计算-实验闭环验证系统。深度融合高通量计算、自动化实验与机器学习，将最终形成"数据驱动发现-智能优化-实验验证"的完整研发链条，为下一代锌基储能技术突破提供核心驱动力。