Stel jo foar dat in psychysk jo âlders fertelt, op 'e dei dat jo berne binne, hoe lang jo soene libje.In ferlykbere ûnderfining is mooglik foar batterijchemici dy't nije berekkeningsmodellen brûke om batterijlibben te berekkenjen op basis fan sa min as ien syklus fan eksperimintele gegevens.

Yn in nije stúdzje hawwe ûndersikers fan 'e US Department of Energy (DOE) Argonne National Laboratory har keard nei de krêft fan masine learen om de libbenstiden fan in breed skala oan ferskate batterijchemie te foarsizzen.Troch it brûken fan eksperimintele gegevens sammele by Argonne fan in set fan 300 batterijen dy't seis ferskillende batterijchemie fertsjintwurdigje, kinne de wittenskippers krekt bepale hoe lang ferskate batterijen sille trochgean te fytsen.

Argonne-ûndersikers hawwe masine-learmodellen brûkt om foarsizzingen te meitsjen fan it libben fan batterijsyklus foar in breed skala oan ferskate skiekunde.(Ofbylding troch Shutterstock/Sealstep.)

Yn in masine-learalgoritme traine wittenskippers in kompjûterprogramma om konklúzjes te meitsjen oer in earste set gegevens, en nimme dan wat it hat leard fan dy training om besluten te nimmen oer in oare set gegevens.

"Foar elke oare soarte batterijapplikaasje, fan mobyltsjes oant elektryske auto's oant opslach fan net, is de batterijlibben fan fûnemintele belang foar elke konsumint," sei Argonne komputaasjewittenskipper Noah Paulson, in skriuwer fan 'e stúdzje.“In batterij moatte tûzenen kearen fytse oant it mislearret kin jierren duorje;ús metoade makket in soarte fan komputerjende testkeuken wêr't wy fluch kinne fêststelle hoe't ferskate batterijen prestearje.

"Op it stuit is de ienige manier om te evaluearjen hoe't de kapasiteit yn in batterij ferdwynt is om de batterij eins te fytsen," tafoege Argonne elektrochemist Susan "Sue" Babinec, in oare auteur fan 'e stúdzje."It is hiel djoer en it duorret lang."

Neffens Paulson kin it proses fan it fêststellen fan in batterijlibben lestich wêze."De realiteit is dat batterijen net foar altyd duorje, en hoe lang se duorje hinget ôf fan 'e manier wêrop wy se brûke, lykas har ûntwerp en har skiekunde," sei hy."Oant no ta is d'r echt gjin geweldige manier west om te witten hoe lang in batterij duorret.Minsken sille wol witte hoe lang se hawwe oant se jild moatte besteegje oan in nije batterij."

Ien unyk aspekt fan 'e stúdzje is dat it fertroude op wiidweidich eksperiminteel wurk dien by Argonne op in ferskaat oan batterijkathodematerialen, benammen Argonne's patintearre nikkel-mangaan-kobalt (NMC)-basearre kathode."Wy hienen batterijen dy't ferskate skiekunde fertsjintwurdigen, dy't ferskate manieren hawwe om se te degradearjen en te mislearjen," sei Paulson."De wearde fan dizze stúdzje is dat it ús sinjalen joech dy't karakteristyk binne foar hoe't ferskate batterijen prestearje."

Fierdere stúdzje yn dit gebiet hat it potensjeel om de takomst fan lithium-ion-batterijen te lieden, sei Paulson."Ien fan 'e dingen dy't wy kinne dwaan is it algoritme te trenen op in bekende skiekunde en it foarsizzingen te meitsjen oer in ûnbekende skiekunde," sei hy."Yn essinsje kin it algoritme ús helpe te wizen yn 'e rjochting fan nije en ferbettere chemie dy't langere libbenstiden biede."

Op dizze manier is Paulson fan betinken dat it masine-learalgoritme de ûntwikkeling en testen fan batterijmaterialen koe fersnelle."Sizze dat jo in nij materiaal hawwe, en jo fytse it in pear kear.Jo kinne ús algoritme brûke om de langstme te foarsizzen, en dan besluten te nimmen as jo it eksperiminteel wolle trochgean of net.

"As jo ​​​​in ûndersiker binne yn in laboratoarium, kinne jo yn koartere tiid folle mear materialen ûntdekke en testen, om't jo in rappere manier hawwe om se te evaluearjen," tafoege Babinec.

In papier basearre op 'e stúdzje, "Funksje-technyk foar masine learen ynskeakele iere foarsizzing fan batterijlibben", ferskynde yn 'e online edysje fan 25 febrewaris fan it Journal of Power Sources.

Njonken Paulson en Babinec omfetsje oare auteurs fan it papier Argonne's Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena en Wenquan Lu.

De stúdzje waard finansierd troch in Argonne Laboratory-Directed Research and Development (LDRD) subsydzje.