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斯坦福/麻省理工/豐田研究院合作 利用機(jī)器學(xué)習(xí)加快電池研發(fā)

時間:2020-03-31 08:24來源:蓋世汽車 作者:余秋云
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（圖片來源：Cube3D）
 
       電池性能可以決定電動汽車的續(xù)航里程、充電時間、使用壽命等使用體驗�，F(xiàn)在，人工智能技術(shù)能夠讓電動汽車充電的時間與給汽車加油的時間一樣，還可以改善電池技術(shù)的其他方面。
 
       幾十年來，電動汽車電池發(fā)展都受到一個主要瓶頸的制約：評估時間。在電池研發(fā)的各個階段，新技術(shù)都需要經(jīng)過數(shù)月甚至數(shù)年的測試，才能確定其壽命幾何。但是現(xiàn)在，據(jù)外媒報道，由斯坦福大學(xué)教授Stefano Ermon和William Chueh領(lǐng)導(dǎo)的一個研究小組研發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以將測試時間減少98%。盡管該小組在電池充電速度上測試了其方法，但是他們表示，該方法還可應(yīng)用于電池研發(fā)的其他部分，甚至可用于非能源技術(shù)。
 
       此次研究是斯坦福大學(xué)、麻省理工學(xué)院和豐田研究院（Toyota Research Institute）科學(xué)家們之間更大規(guī)模合作的一部分，致力于彌合基礎(chǔ)學(xué)術(shù)研究與真實世界工業(yè)應(yīng)用之間的鴻溝。他們的目標(biāo)是，找到在10分鐘內(nèi)為電動汽車充滿電的最佳方法，使電池整體壽命實現(xiàn)最大化。研究人員編寫了一個程序，根據(jù)幾個充電周期預(yù)測電池對不同充電方式的反應(yīng)。該軟件還可以實時決定關(guān)注或忽略哪些充電方式。通過縮短試驗時間和次數(shù)，研究人員將試驗時間從近兩年縮短至16天。
 
       更智能的電池測試方法
 
       設(shè)計超快充電電池是一個巨大挑戰(zhàn)，主要因為很難讓此類電池的壽命持久。充電更快會讓電池承受的壓力更大，通常導(dǎo)致電池過早出現(xiàn)故障。電池組的成本占電動汽車總成本的很大一部分，為了防止電池組受損，電池工程師必須詳盡地測試一系列充電方法，以找到最有效的充電方法。
 
       新研究試圖能夠優(yōu)化該測試過程，最開始，該團(tuán)隊就發(fā)現(xiàn)優(yōu)化快速充電需要進(jìn)行很多次反復(fù)試驗，對于人類而言會很低效，但對于機(jī)器來說就很完美。
 
       該團(tuán)隊在兩個關(guān)鍵方面利用了機(jī)器學(xué)習(xí)的能力。首先，他們用機(jī)器學(xué)習(xí)減少每次進(jìn)行充電循環(huán)實驗的時間。在前一項研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，他們可以預(yù)測在第一次充電100次之后，電池壽命還有多長。這是因為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)在接受了幾次電池充電循環(huán)失靈的訓(xùn)練之后，就可以從早期數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)預(yù)測電池壽命的模式。
 
       第二，機(jī)器學(xué)習(xí)減少了必須測試的方法的數(shù)量。計算機(jī)從以往的經(jīng)驗中吸取教訓(xùn)，以迅速找到最佳協(xié)議進(jìn)行測試，而不是對每一種可能的充電方法都進(jìn)行同等測試，或者依靠直接。
 
       通過在更少的充電周期內(nèi)測試更少的充電方法，研究人員很快找到了一種最佳的超高速充電方案。Ermon表示，除了顯著加快測試過程之外，該計算機(jī)的解決方案也比電池科學(xué)家設(shè)計出的方案更好。
 
       更廣泛的應(yīng)用
 
       研究人員表示，他們的方法可以幾乎加速電池研發(fā)的每一個環(huán)節(jié)：從設(shè)計電池的化學(xué)成分，到確定電池的大小和形狀，再找到更好的制造和存儲系統(tǒng)。這不僅會為電動汽車帶來廣泛影響，還會對其他類型的能源存儲產(chǎn)生廣泛影響，這也是全球轉(zhuǎn)而使用風(fēng)能和太陽能的關(guān)鍵要求。
 
       研究人員表示，該項研究的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)將供未來的電池科學(xué)家免費(fèi)使用。通過使用該系統(tǒng)來優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)過程的其他部分，能夠加快電池以及更新更好技術(shù)的到來。
 
       研究人員還表示，該項研究方法甚至可應(yīng)用于電池之外的領(lǐng)域。從藥物開發(fā)到優(yōu)化X射線和激光的性能等其他大數(shù)據(jù)測試問題，也可以通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)。
 
(責(zé)任編輯：子蕊)
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