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利用機(jī)器學(xué)習(xí)改善電動汽車電池性能

汽車玩家 ? 來源:蓋世汽車 ? 作者: 余秋云 ? 2020-03-30 17:00 ? 次閱讀
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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)家們利用機(jī)器學(xué)習(xí)的力量,成功將電池測試時間減少了98%。

蓋世汽車訊 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。現(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。

(圖片來源:Cube3D)

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)。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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