在实验过程中，同时停止多个设计参数的优化需要耗费大量时间和精力。锂离子电池就是一个典型例子，其优化涉及材料选择、电池制造和运行过程中的各种控制。然而，对电池循环寿命的评估可能需要数月至数年的时间。由于参数调整空间庞大且样本多样性高，这使得实验变得更为复杂。

为了缩短实验时间并缩小参数范围，研究者们提出了许多方法。优化实验设计（OED）方法因其闭环特性而被广泛应用，这种方法利用已完成实验的反馈信息指导后续实验决策，从而平衡实验结果与需求之间的关系。通过这种方式，OED能够探索具有高度不确定性的参数空间，并预测最有希望的参数组合。目前，OED已经在物理科学、材料科学、化学及计算机科学等领域取得了成功应用，尤其是在机器学习领域，用于超参数优化。

尽管如此，当前的OED方法仍然面临挑战。例如，虽然这些方法旨在减少多维参数空间中所需的实验次数，但每个实验本身仍需耗费大量时间和成本。特别是在锂离子电池领域，一些经典方法如析因设计采用预设启发式策略选择实验，但低保真度的设计往往难以应对复杂的实验条件。

最近，美国斯坦福大学的William C. Chueh教授、Stefano Ermon教授和麻省理工学院的Richard D. Braatz教授团队开发了一种基于机器学习的高效参数空间优化方法。该方法应用于锂离子电池的快速充电协议优化，目标是最大程度地延长电池寿命。相关研究成果已于2月19日发表在《自然》杂志上。

在这项研究中，作者提出了一种闭环优化（CLO）系统，用于多参数空间的高效优化。该系统结合了机器学习预测和贝叶斯优化（BO）算法，以减少每次实验所需时间和实验次数。具体而言，他们优化了一个包含224个六步非常钟快速充电协议的参数空间，通过控制电流和电压，寻找高循环寿命的充电方案（即电池容量达到80%）。为了实现这一目标，作者采用了两种关键策略：（1）利用机器学习预测实验结果，减少每次实验所需的循环次数；（2）使用BO算法平衡探索和开发，从而减少实验次数。在普通快速充电条件下，测试一个电池的循环寿命大约需要40天，这意味着测试224个电池大约需要560天。然而，通过应用具有早期结果预测功能的CLO系统，只需要16天即可完成这些测试。

CLO系统的工作原理是，首先对电池进行测试，将前100个循环的数据（特别是电压和容量）作为输入，预测整个电池的循环寿命。这些预测结果随后被送入BO算法，后者根据预测结果建议下一个实验协议，平衡探索和开发之间的关系。这一过程不断重复，直至实验目的达成。这种方法不仅减少了每个电池所需的循环次数，还降低了整体实验设计的复杂度。

综上所述，作者通过CLO系统成功加快了锂离子电池的快速充电，并实现了早期结果预测。该方法不仅可以扩展到其他类型的快速充电设计中，还可以用于优化电池的其他方面，如电极材料和电解液。此外，通过验证实验，作者发现CLO系统能够准确有效地对充电协议进行排序，确定的最优充电协议优于现有快速充电协议，有助于避免锂金属的堆积。