随着全球人口的增长和经济的发展，所有行业对能源的需求持续增加[1]，[2]。鉴于化石燃料资源的枯竭，人们开始关注可再生能源的利用[3]，[4]，[5]。电池通过解决可再生能源的间歇性问题并提高电网的整体效率，提供了稳定的电力供应[6]，[7]。此外，电池技术对于交通电气化至关重要，有助于大幅减少温室气体排放[8]。因此，推进和部署电池技术对于全球向更可持续和清洁的能源未来转型至关重要[9]，[10]。作为后锂时代最有前景的电池技术，AZIBs具有出色的安全性、低成本和优良的环境性能[11]，[12]。AZIBs的创新和探索仍在进行中，设计新型AZIBs材料以提高电池性能是一个重要的研究课题[13]，[14]。
然而，水系锌离子电池（AZIBs）仍面临若干核心挑战，这些挑战直接阻碍了其性能的提升和实际应用的可行性。其中，锌枝晶的生长是最突出的问题之一[15]，[16]。这一现象不仅会导致内部短路，还会严重威胁电池的安全性。此外，锌电极表面和其他界面发生的副反应会进一步降低电池效率并缩短循环寿命。而且，正极材料的溶解会直接影响电池的容量保持能力和长期稳定性。这些挑战已成为AZIBs工业化和商业化的关键瓶颈，需要通过创新的材料设计和先进的技术方法来突破。机器学习（ML）作为一种新兴且高效的工具，有潜力加速电池材料的发现和优化[17]。通过深入挖掘和分析大量的实验和理论数据，ML可以准确预测新材料的性能，并指导电池结构的设计。这种方法可以有效抑制副反应的发生，提高电池的稳定性，并解决AZIBs中的核心技术瓶颈，从而优化其整体性能。
传统的材料研究需要先合成材料，然后通过一系列表征和分析程序进行性能评估。这种试错方法需要反复修改，耗费大量资源和时间[15]。此外，传统的实验研究无法有效阐明AZIBs的性能、材料及其工作环境之间的关系[18]，[19]，[20]。这些关系决定了锌在电极中的插入/提取过程中的结构演变、电解质中的离子传输机制以及电极和电解质之间的界面特性[21]，[22]。传统实验研究的局限性在电池设计和创新中带来了重大挑战[23]，[24]，[25]。目前，密度泛函理论（DFT）、分子动力学（MD）和蒙特卡洛模拟等理论方法被用作研究材料性能的辅助工具[26]，[27]，[28]。尽管这些方法相对经济高效，但它们严重依赖于材料的微观结构数据和高性能计算基础设施。此外，在计算速度和精度要求之间存在权衡。例如，在材料掺杂实验中，可能的掺杂元素组合和掺杂浓度是无限的，这大大增加了确定最佳掺杂条件的复杂性[29]，[30]，[31]，[32]。传统的实验方法通过迭代测试来验证新的掺杂系统[33]，[34]。尽管这种方法相对准确且实用，但它需要持续的试错循环，耗费大量时间和精力[19]，[35]。相比之下，基于DFT的计算方法可以在不进行实验的情况下提取系统的基本性质，但每种掺杂配置都需要单独的模型[35]，[36]。因此，通过DFT计算对众多掺杂材料系统进行理论分析会消耗大量的计算资源和时间[19]，[37]。此外，对于电池开发来说，从众多可能性中选择和合成高产率、高质量的集成材料通常需要超过15年的时间[38]，[39]，[40]。这一过程需要大量资源，包括昂贵的仪器和长期的研究工作。鉴于可再生能源的快速采用，迫切需要快速发现潜在的储能材料。传统方法无法满足这些紧迫需求。
数据驱动的材料科学利用通过传统实验和理论方法收集的大量数据集，采用数据驱动的人工智能（AI）方法来研究影响材料性能的机制[41]。与传统试错实验方法相比，这种方法降低了DFT的成本和计算费用，同时通过消除冗余实验节省了时间[42]（图2）。目前，作为领先的AI方法之一，ML代表了一种发现预测规则的新方法。ML已广泛应用于预测材料性质和发现新型材料[43]，[44]。在电池领域，ML涵盖了正极、电解质、负极和集流体等多种材料及其复杂的相互作用，为设计可充电电池材料和优化其性能提供了宝贵的见解[45]。电池中各种材料的复杂性及其协同作用显著影响了整体性能。鉴于材料性质的多样性，通过传统实验几乎不可能完全评估所有组合并确定最佳配方。然而，机器学习（ML）利用计算机的先进计算和存储能力，通过分析现有的实验数据来预测未知材料的特性。这为进一步的实验工作提供了宝贵的见解和实际帮助[46]。同时，通过从理论和实验数据集中提取有价值的见解，ML有助于建立定量的“结构-功能”关系，从而快速预测材料的性质和性能[47]。ML在推动电池材料研究方面起着关键作用。许多综述文章从不同角度探讨了ML在电池材料应用中的现状[48]，[49]。作为现代电池领域的领先技术以及材料科学和电化学研究的关键领域，AZIBs在电池研究中发挥着重要作用[50]，[51]，[52]，[53]。同样，机器学习（ML）已成为AZIB研究中的重要工具，并越来越多地应用于电池材料的探索，尤其是与AZIBs相关的材料。在过去四年中，与AZIBs开发相关的ML应用出版物比例稳步增加，这凸显了机器学习（ML）在AZIB相关材料研究中的重要性。ML在AZIBs材料设计中的应用进展迅速，催生了众多新的数据集、方法论、模型和应用。因此，有必要对这些最新发展进行简要总结。本综述探讨了数据驱动的机器学习（ML）技术的发展及其在AZIBs电极和电解质成分设计、性能预测和优化方面的最新进展。同时，还讨论了将ML应用于电池材料研究中的限制和障碍，并强调了未来的研究方向。
