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在過去的幾十年裏，電池效率變得越來越高，但要測定電池壽命仍然既困難又耗時。爲了更好地測定電池壽命，將電池匹配給更適合的設備，麻省理工學院、斯坦福大學和豐田研究機構（TRI）合作，利用人工智能來準確測量電池壽命。電池壽命的測定不再需要經過歷時數年的測試。

雖說電池壽命越來越長是件好事，但這也讓電池技術的開發愈發困難。如果一塊電池的壽命很短，那還可以通過測試來測定它的壽命，但隨着電池壽命不斷延長，要測量一塊電池充電、耗電所用的時長，可能會花上數年的時間。

爲了加快測定電池壽命的速度，團隊用幾百萬數據點訓練人工智能，觀察早期充電過程中電壓等因素的變化，由此，人工智能測定完整電池壽命的9%即可以95%的準確率推測出完整的電池壽命。據團隊介紹，只需經歷5次充電和放電的循環，他們就能判定一塊電池的壽命是長還是短。

這一全新的機器學習方法及其公開的資料集，或許能夠加快新電池的開發，降低研究和生產電池的成本，特別是電池組裝的成本。該方法可以減少試驗新電池的時間，更快速地做好電池分級工作，以匹配給合適的用戶。同時，這一方法還能測定電池組的剩餘壽命有多長。

另外，這種方法還能優化充電過程，一次充電只需10分鐘，極大地減少測試時間，加快電池研究和開發的過程。

來自豐田的Patrick Herring認爲，電池開發一直需要耗費大量的時間和金錢，有了這項新發明，就能極大地節省測試電池的時間了。

該研究已發表在《Nature Energy》上，有興趣的朋友可以去拜讀一下。