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斯坦福聯(lián)手豐田利用AI助力加速新型電池的開發(fā)進度

2020-02-23 16:23  來源:高工鋰電  瀏覽:  

當前,電池企業(yè)和科學家正在積極研發(fā)新型電池或?qū)ふ覂?yōu)化電池制造的新工藝。
 
外媒報道稱,斯坦福大學與豐田研究人員合作開發(fā)了一種新機器學習方法,可以加速電動汽車電池的開發(fā)。
 
具體而言,麻省理工學院斯坦福分校和豐田研究院的研究團隊開發(fā)了一種基于機器學習的方法,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)進度。
 
在電池開發(fā)過程的每個階段,必須對新技術進行數(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,這通常會導致電池過早失效。
 
為此,麻省理工學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,該團隊使用AI來幫助進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程序如何預測電池對充電方法的不同反應方式。
 
從一開始,團隊就發(fā)現(xiàn)快速充電優(yōu)化需要進行多次試錯測試-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。
 
首先,對電池進行測試。前100個循環(huán)的循環(huán)數(shù)據(jù)(特別是電化學測量值,例如電壓和電容)用作循環(huán)壽命早期結果預測的輸入。
 
這些來自機器學習(ML)模型的循環(huán)壽命預測隨后被發(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)。
 
重復此過程,直到測試預算用盡。在這種方法中,早期預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練數(shù)據(jù)集既可用于訓練早期結果預測器,又可用于設置BO超參數(shù)。在將來的工作中,電池材料和工藝的設計也可以集成到該閉環(huán)系統(tǒng)中。
 
因為機器學習系統(tǒng)在接受過幾次循環(huán)失敗的電池的培訓后,可以在早期數(shù)據(jù)中找到預示電池可持續(xù)使用時間的模式。
 
機器學習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)驗中學到了可以快速找到最佳測試協(xié)議。
 
斯坦福大學計算機科學教授Ermon表示:“與材料科學家和從事電池工作的人們交談時,我們意識到在這個領域?qū)嶋H上沒有人使用更復雜的AI,因此我們認為這很有希望。”
 
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):從設計電池的化學性質(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。”項目共同負責人彼得•阿蒂亞表示。
 
豐田研究院的科學家帕特里克•赫林說:“這是進行電池開發(fā)的一種新方法。擁有可以在學術界和工業(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。”
 
他補充說,通過機器學習來優(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、豐田研究所、美國國家科學基金會、美國能源部和微軟的支持。
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