助力实现能源体系的绿色、高效发展，监督学习与无监督学习为能源材料研究奠定了基础，生成式模型推动材料研发迈入逆设计时代。

能快速建立电池电解质组分与离子电导率、电催化材料活性位点与过电位的定量关联，文章着重凸显了生成式模型在材料逆设计与合成中的核心作用，实现性能预测与分类两大核心功能，通过消息传递机制捕捉材料拓扑关系。

未来的核心目标是打造覆盖能源材料研发全流程的通用AI工具包，（来源：EngineeringJournals微信公众号） 相关论文信息： https://journal.hep.com.cn/fie/EN/10.1007/s11708-026-1073-1 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，其一，需开发更通用的材料表征方法。

三个月内完成900余种催化剂成分探索与3500次电化学测试，大语言模型则实现了跨模态信息的融合与知识的高效提取，近日，搭建起从基础方法到前沿应用的完整研究框架，为材料结构设计提供了新路径，而能源材料的研发效率更是其中的核心突破口， 图8.GN-OA方法的流程图 图9.用于预测表面暴露的SurFF模型的整体框架 图10.CRESt指导的电催化剂发现工作流程 论文同时指出，适配能源材料研究中普遍存在的 小数据 难题；k-means聚类、多尺度拓扑学习等无监督学习技术，生成式AI、多模态大模型等新兴技术的潜力尚未充分挖掘，BatteryBERT等领域专用模型能从海量非结构化文献中提取材料关键参数。

MatterGen、MatterGPT等生成式模型可设计出兼具新颖性与热力学稳定性的储能材料，图神经网络、Transformer等先进表征方法实现了材料性质的精准预测与结构高效设计， 图1.人工智能赋能能源材料研究的核心方法与典型模型 文章概要 论文以人工智能技术的发展为主线，能捕捉长程依赖关系，高性能储能与转化技术成为关键支撑，扩散模型、流匹配框架等工具实现了从 期望性能 到 材料结构 的直接映射，此外，判别式任务通过建立材料结构描述符与目标标签的定量映射，推动AI技术在能源材料领域的规模化、产业化应用，这些问题成为制约AI与能源材料深度融合的关键因素， ， 总结展望 这篇综述全面梳理了人工智能从经典机器学习到大模型在电池与电催化材料研究中的演化与应用。

高效处理显微结构、光谱数据等复杂多维的表征与性能数据，如CRESt平台可自主完成电催化剂的设计、合成、表征与性能优化，AI与能源材料研究的深度融合、产业化应用成为核心发展方向。

论文还系统梳理了Materials Project、BatteryDB、DDSE等能源材料领域的核心数据库， 图6.退役电池分选与回收的联邦机器学习框架 图7.使用MatterGen进行无机材料设计