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   當(dāng)前，電池企業(yè)和科學(xué)家正在積極研發(fā)新型電池或?qū)ふ覂?yōu)化電池制造的新工藝。
  外媒報道稱，斯坦福大學(xué)與豐田研究人員合作開發(fā)了一種新機器學(xué)習(xí)方法，可以加速電動汽車電池的開發(fā)。
  具體而言，麻省理工學(xué)院斯坦福分校和豐田研究院的研究團(tuán)隊開發(fā)了一種基于機器學(xué)習(xí)的方法，將電池充電測試時間從近兩年縮短至16天，縮短了近15倍，有助于加速新型電池的開發(fā)進(jìn)度。
  在電池開發(fā)過程的每個階段，必須對新技術(shù)進(jìn)行數(shù)月甚至數(shù)年的測試，以確定它們將持續(xù)多長時間。
  而設(shè)計超快速充電電池是一個重大挑戰(zhàn)，主要是因為很難使它們持續(xù)使用。更快的充電強度會使電池承受更大的壓力，這通常會導(dǎo)致電池過早失效。
  為此，麻省理工學(xué)院和豐田研究所希望找到在10分鐘內(nèi)為EV電池充電的最佳方法，以最大限度地延長電池的整體使用壽命。為了找到最佳方法，該團(tuán)隊使用AI來幫助進(jìn)行各種充電試驗的分類。
  該研究小組于周二在《自然》雜志上發(fā)表了這項研究，該研究表明獲得專利的AI程序如何預(yù)測電池對充電方法的不同反應(yīng)方式。
  從一開始，團(tuán)隊就發(fā)現(xiàn)快速充電優(yōu)化需要進(jìn)行多次試錯測試-對于人類而言這是低效率的，但對于機器而言卻是完美的問題。

  閉環(huán)優(yōu)化（CLO）系統(tǒng)的示意圖

  首先，對電池進(jìn)行測試。前100個循環(huán)的循環(huán)數(shù)據(jù)（特別是電化學(xué)測量值，例如電壓和電容）用作循環(huán)壽命早期結(jié)果預(yù)測的輸入。
  這些來自機器學(xué)習(xí)（ML）模型的循環(huán)壽命預(yù)測隨后被發(fā)送到BO算法，該算法建議通過平衡探索（測試協(xié)議的估計壽命高不確定性的測試協(xié)議）和開發(fā)（測試協(xié)議）的競爭需求來測試下一個協(xié)議具有較高的估計壽命）。
  重復(fù)此過程，直到測試預(yù)算用盡。在這種方法中，早期預(yù)測減少了每個測試電池所需的循環(huán)次數(shù)，而最佳的實驗設(shè)計減少了所需的實驗次數(shù)。
  循環(huán)使用至失敗電池的小型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集既可用于訓(xùn)練早期結(jié)果預(yù)測器，又可用于設(shè)置BO超參數(shù)。在將來的工作中，電池材料和工藝的設(shè)計也可以集成到該閉環(huán)系統(tǒng)中。
  因為機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在接受過幾次循環(huán)失敗的電池的培訓(xùn)后，可以在早期數(shù)據(jù)中找到預(yù)示電池可持續(xù)使用時間的模式。
  機器學(xué)習(xí)減少了他們必須測試的方法的數(shù)量。計算機沒有平等地測試每種可能的充電方法，也不是依靠直覺來測試，而是從其經(jīng)驗中學(xué)到了可以快速找到最佳測試協(xié)議。
  斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)教授Ermon表示：“與材料科學(xué)家和從事電池工作的人們交談時，我們意識到在這個領(lǐng)域?qū)嶋H上沒有人使用更復(fù)雜的AI，因此我們認(rèn)為這很有希望?！?br/>  他說：“你可以施加不同的電壓，不同的電流，不同的強度-它們可能都在相同的時間內(nèi)為電池充電，但是有些可能會損壞電池的內(nèi)部組件。”
  研究人員說，該方法有望加速電池開發(fā)的每個環(huán)節(jié)：從設(shè)計電池的化學(xué)性質(zhì)到確定其尺寸和形狀，再到尋找更好的制造和存儲系統(tǒng)。
  “我們想出了如何極大地加快超快速充電的測試過程的方法，可以將這種方法應(yīng)用于解決目前可能阻礙電池開發(fā)數(shù)月或數(shù)年的許多其他問題?！表椖抗餐?fù)責(zé)人彼得?阿蒂亞表示。
  豐田研究院的科學(xué)家帕特里克?赫林說：“這是進(jìn)行電池開發(fā)的一種新方法。擁有可以在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的許多人之間共享并自動分析的數(shù)據(jù)，可以加快創(chuàng)新速度?！?br/>  他補充說，通過機器學(xué)習(xí)來優(yōu)化電池開發(fā)過程的其他部分，電池開發(fā)以及更新更好的技術(shù)的出現(xiàn)將加速一個甚至更多個數(shù)量級。
  這項研究項目得到了斯坦福大學(xué)、豐田研究所、美國國家科學(xué)基金會、美國能源部和微軟的支持。