A * STARの材料研究工学研究所のGarethConduit博士が率いる科学者チームと南洋理工大学は、AIを使用して電気自動車のバッテリー状態を予測し、リチウムイオン電池の状態を「正確に」予測しました。充電と健康の。
公開された記事によると、データ駆動型の機械学習モデルテクノロジーにより、メーカーはソフトウェアをバッテリーデバイスに直接組み込んで、寿命を約10％誤算する一般的なバッテリーモデルよりもサイクル寿命を最大6％向上させることができます。
バッテリーの性能、コスト、安全性は、電気自動車（EV）の開発を成功させる要因です。現在のところ、リチウムイオン（Li-ion）バッテリーは、サイクル寿命と妥当なエネルギー密度のため、他のバッテリーよりも好まれています。しかし、リチウムイオン電池のさらなる研究が続けられると、より複雑な電池のダイナミクスにつながり、安全性と効率が問題になります。このため、安全性を最適化および監視できる高度なバッテリー管理システムは、車両の電動化に不可欠です。
機械学習アルゴリズムは、健康状態、充電状態、および残りの耐用年数を予測するために実装されています。データ駆動型モデルに焦点が当てられており、これらは機械学習技術と組み合わされています。これらのモデルはより強力であるように見え、低い計算コストで高精度を達成することに加えて、システムの先験的な知識がなくても予測できます。データストレージデバイスのコスト削減と計算技術の進歩により、データ駆動型機械学習は、将来の高度なバッテリーモデリングにとって最も有望なアプローチのようです。
この研究の目的は、バッテリー業界に変革の効果をもたらし、機械学習がバッテリーの健康と寿命を正確に予測して改善する方法を明らかにすることです。これにより、メーカーはソフトウェアをバッテリーデバイスに直接組み込み、消費者向けの生活サービスを向上させることができます。