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AI驱动电池研究加速：FINALES与Kadi4Mat打通数据与实验壁垒
电池研发中，化成（formation）过程耗时且直接影响钠离子扣式电池的寿命和最终性能。传统方法依赖大量实验试错，资源消耗大、周期长。近日，来自卡尔斯鲁厄理工学院、乌尔姆亥姆霍兹研究所和慕尼黑工业大学的研究团队提出一种创新方案：通过AI接口连接FINALES和Kadi4Mat两大研究数据管理系统，实现实验规划与数据管理的无缝协作，以多目标贝叶斯优化自动探索化成时间与最终性能之间的权衡。
核心挑战：化成效率与性能的博弈
钠离子电池的化成过程是决定电池寿命和最终性能的关键步骤，但耗时极长。研究目标是在最小化成时间与最大化最终性能两个相互竞争的目标之间找到最优平衡。传统方法往往需要大量实验才能逼近帕累托前沿，而新框架利用主动学习代理，在每次实验后智能选择下一批最有信息量的实验条件，大幅减少实验次数。
技术方案：FINALES + Kadi4Mat + 多目标贝叶斯优化
- FINALES：负责实验计划与执行编排，控制POLiS MAP自动化实验平台。
- Kadi4Mat：集成主动学习代理，采用多目标批处理贝叶斯优化算法，指导实验参数选择。
- 通过AI接口实现两个系统的互操作，支持跨研究中心的人机协作工作流。
该框架不仅适用于钠离子电池化成优化，更是一个可迁移的通用方案，可应用于材料科学和工程中的各类多目标优化问题。研究团队已通过迭代实验识别出近似帕累托前沿的候选方案，验证了框架的有效性。
行业意义：数据驱动研发的新范式
这项工作展示了互操作基础设施在加速电池研究中的巨大潜力。通过将AI决策、自动化实验与数据管理深度融合，研究者能够以更少的资源消耗更快获得优化方案。对于电池行业而言，这意味着缩短从实验室到产业化的周期，降低研发成本，尤其适用于新型电池体系的快速筛选与工艺优化。
论文目前提交至《Batteries & Supercaps》期刊，正处于修订阶段。