本报讯 近日，清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏副教授团队建立了基于联邦学习的退役电池快速分类模型，无需历史运行数据，仅用少量现场测试信息即可实现退役电池正极材料的精确分类。研究发现，基于联邦学习的电池分类能高效协同回收合作者，保障大规模分布式的电池数据隐私，并实现退役电池的盈利性直接回收。
　　研究成果以“通过联邦机器学习实现隐私保护的退役电池协同分类和盈利性直接回收”为题发表在《自然·通讯》（Nature Communications）期刊上。张璇、周光敏和电机系教授孙宏斌为共同通讯作者。深圳国际研究生院2022级博士生陶晟宇为第一作者，2022级博士生刘海舟和2023级博士生孙崇博为共同第一作者。
　　（深圳国际研究生院）