人工智能的新應(yīng)用，可預(yù)測(cè)電池的使用壽命
圖片來自YOUNGHEE LEE/CUBE3D GRAPHIC
撰文 | 馮水寒
責(zé)編 | 葉水送
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鋰離子電池具有高能量密度、輸出功率大、充放電速度快、無記憶效應(yīng)、使用壽命長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)。隨著技術(shù)進(jìn)步和成本降低，鋰離子電池的應(yīng)用越來越廣泛，除了應(yīng)用于便攜式電子設(shè)備，還出現(xiàn)在軍事、純電動(dòng)汽車、航空航天等領(lǐng)域。
然而與眾多化學(xué)、機(jī)械和電子系統(tǒng)類似，長(zhǎng)時(shí)間的電池壽命意味著性能反饋時(shí)間延遲（delayed feedback of performance），通常需要數(shù)月甚至數(shù)年之久。因此，使用早期數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電池壽命將為電池的生產(chǎn)、使用和優(yōu)化帶來新的機(jī)遇。
試想一下，如果電池制造商能夠確定哪些電池至少能使用幾年，那么他們便能夠向?qū)?yīng)需求的制造商銷售對(duì)應(yīng)產(chǎn)品。但由于循環(huán)使用過程中電池容量非線性退化以及個(gè)體差異較大，電池壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)仍頗具挑戰(zhàn)。
? 大數(shù)據(jù)與人工智能幫助預(yù)測(cè)電池使用壽命，圖片來自Nature Energy
3月25日，國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Nature Energy發(fā)文稱，麻省理工學(xué)院的Richard D. Braatz教授及其合作者基于全面的數(shù)據(jù)集（包括124個(gè)商用鋰離子電池，這些電池在快速充電條件下，循環(huán)壽命從150到2300個(gè)周期不等）和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在鋰離子電池容量開始下降前，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其使用壽命并對(duì)其進(jìn)行分類。
該最佳模型在定量預(yù)測(cè)循環(huán)壽命方面的測(cè)試誤差僅為9.1%。僅根據(jù)前五個(gè)充放電周期將電池分為長(zhǎng)壽命和短壽命的測(cè)試結(jié)果表明，該算法95%的預(yù)測(cè)結(jié)果都是正確的。
? 迄今為止最大的同類數(shù)據(jù)集，圖片來自data.matr.io
此外，研究人員還公布了相應(yīng)的數(shù)據(jù)，這也是迄今為止最大的同類數(shù)據(jù)集。這一方法和數(shù)據(jù)集的開發(fā)可以加速新電池的研究和開發(fā)，減少生產(chǎn)時(shí)間和成本，擴(kuò)大其應(yīng)用。
論文通訊作者Braatz表示：
“最近計(jì)算能力和數(shù)據(jù)生成方面的進(jìn)步，使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠加速完成各種任務(wù)，其中包括對(duì)材料性能的預(yù)測(cè)。我們的研究結(jié)果表明，我們可預(yù)測(cè)復(fù)雜系統(tǒng)在遙遠(yuǎn)未來的行為?！?/span>
論文共同作者豐田汽車研究所（Toyota Research Institute）的Patrick Herring說：
“盡管在電池開發(fā)上花費(fèi)了大量的時(shí)間和金錢，但在這項(xiàng)工作中，我們將最耗時(shí)的步驟之一（電池測(cè)試）減少了一個(gè)數(shù)量級(jí)。”
總的來說，這一技術(shù)不僅可用于電池的分類，還可用于幫助新電池設(shè)計(jì)，使其更快地進(jìn)入市場(chǎng)。
參考資料
https://www.nature.com/articles/s41560-019-0356-8
https://eurekalert.org/pub_releases/2019-03/su-tlb032019.php
https://data.matr.io/1/projects/5c48dd2bc625d700019f3204
