石家庄铁道大学齐西伟/东北大学张晓燕团队:从试错到智能设计,机器学习助力BaTiO3基高熵储能陶瓷实现性能新突破

文章亮点

（1）机器学习加速高熵陶瓷开发：本研究构建了基于随机森林的机器学习模型，结合预期提升采集函数，成功在约66万种候选成分中快速筛选出最优高熵陶瓷，大幅降低了传统“试错法”的时间与实验成本，为复杂功能材料的高效设计提供了新范式。

（2）精准调控交叉区域实现协同优化：通过机器学习指导，成功将材料组成设计在弛豫铁电体与超顺电态之间的“交叉区域”。该区域实现了纳米畴与极性纳米团簇的协同共存，同时获得了高最大极化和低剩余极化，从结构源头破解了储能密度与效率难以兼得的难题。

（3）卓越的综合储能性能与实用潜力：最优组分陶瓷实现了10.8 J·cm^-3的超高可回收储能密度和86%的高效率，远超初始数据集。同时，该材料在宽温域、宽频范围内表现优异，并具有超快放电速度（40.7 ns）和高功率密度（286 MW·cm^-3），在脉冲功率电容器领域展现出极强的实际应用价值。

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