面向规模化关键材料回收的决策导向主动学习
原文标题：Decision-Focused Active Learning for Scale-Aware Critical-Materials Recovery
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研究基于太平洋西北国家实验室 CICERO 自主选择性沉淀工作流，探讨主动学习如何用更少实验找到最优回收工艺。在钕铁硼磁体回收记录的回溯基准中，自适应策略仅需16-24个实验孔即可达到记录富集最大值，而非自适应方法需48个。作者进一步提出以预期下游贝叶斯风险降低来选择实验批次，并规划了预注册的前瞻性验证。
- 问题
- 关键材料回收工艺放大需大量实验，如何用更少实验找到最优回收条件。
- 方法
- 基于PNNL CICERO自主沉淀工作流，用主动学习选实验，并提出按下游贝叶斯风险降低选批次。
- 结果
- 自适应策略16-24个实验孔即达记录富集最大值，非自适应需48个。
- 影响
- 可显著降低材料回收工艺开发实验成本，加速规模化落地。
机构：Pacific Northwest National Laboratory
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