NREL 处于前沿研究的前沿，使用 X 射线诊断和先进的机器学习技术来检查能源材料（包括电池）的成分和结构 实验室新扩展的纳米级成像功能有助于解锁有关储能系统性能的关键信息，最近的出版物强调了纳米和微米级 X 射线断层扫描与人工智能相结合的优势，为下一代电池材料的未来合成和制造技术提供信息 第一篇发表在《自然纳米技术》上的文章描述了纳米级计算机断层扫描（纳米 CT）如何用作一种无损成像技术，以以前无法想象的尺度进行横截面和 3D 成像 这种强大的成像方法已经成为一种在运行过程中分析电池材料的方法，它提供了人工智能和机器学习可以利用的见解，可以在分钟尺度上对电池进行预测 作者讨论了这些进步将如何结合起来塑造未来几年电池研究的未来 第二篇文章发表在《npj 计算材料》上，详细介绍了用于研究电池微观结构的机器学习框架超分辨率生成对抗网络（SRGAN）来解析破裂的电池阴极的扫描电子显微镜图像，作者克服了分辨率和视野之间固有的权衡，从而实现了极其详细的特征的代表性量化