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在过去的几十年里,电池效率变得越来越高,但要测定电池寿命仍然既困难又耗时。为了更好地测定电池寿命,将电池匹配给更适合的设备,麻省理工学院、斯坦福大学和丰田研究机构(TRI)合作,利用人工智能来准确测量电池寿命。电池寿命的测定不再需要经过历时数年的测试。

虽说电池寿命越来越长是件好事,但这也让电池技术的开发愈发困难。如果一块电池的寿命很短,那还可以通过测试来测定它的寿命,但随着电池寿命不断延长,要测量一块电池充电、耗电所用的时长,可能会花上数年的时间。

为了加快测定电池寿命的速度,团队用几百万数据点训练人工智能,观察早期充电过程中电压等因素的变化,由此,人工智能测定完整电池寿命的9%即可以95%的准确率推测出完整的电池寿命。据团队介绍,只需经历5次充电和放电的循环,他们就能判定一块电池的寿命是长还是短。

这一全新的机器学习方法及其公开的资料集,或许能够加快新电池的开发,降低研究和生产电池的成本,特别是电池组装的成本。该方法可以减少试验新电池的时间,更快速地做好电池分级工作,以匹配给合适的用户。同时,这一方法还能测定电池组的剩余寿命有多长。

另外,这种方法还能优化充电过程,一次充电只需10分钟,极大地减少测试时间,加快电池研究和开发的过程。

来自丰田的Patrick Herring认为,电池开发一直需要耗费大量的时间和金钱,有了这项新发明,就能极大地节省测试电池的时间了。

该研究已发表在《Nature Energy》上,有兴趣的朋友可以去拜读一下。

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