在可以加速電池開發(fā)和改進制造的進步中，科學家們已經(jīng)找到了如何準確預測鋰離子電池的使用壽命，鋰離子電池用于從手機到電動汽車的設備。

如果手機電池制造商能夠確定哪些電池可以使用至少兩年，那么他們只能向手機制造商銷售這些產(chǎn)品，并將其余產(chǎn)品發(fā)送給要求較低的設備制造商。新的研究表明制造商如何做到這一點。該技術不僅可用于對制造的電池進行分類，還可用于幫助新電池設計更快地進入市場。

斯坦福大學，麻省理工學院和豐田研究所的科學家們發(fā)現(xiàn)，結合全面的實驗數(shù)據(jù)和人工智能，可以準確預測鋰離子電池在其容量開始減弱之前的使用壽命。在研究人員用幾億個電池充電和放電數(shù)據(jù)點訓練他們的機器學習模型之后，該算法根據(jù)電壓下降和早期周期中的一些其他因素預測每個電池將持續(xù)多少個周期。

預測值在細胞實際持續(xù)的周期數(shù)的9%以內(nèi)。另外，該算法基于前五個充電/放電循環(huán)將電池分類為長壽命或短壽命。在這里，預測在95%的時間都是正確的。

該機器學習方法發(fā)布于 Nature Energy，可以加速新電池設計的研究和開發(fā)，并減少生產(chǎn)的時間和成本，以及其他應用。研究人員已經(jīng)公布了數(shù)據(jù)集 - 同類中最大的 數(shù)據(jù)集。

“測試新電池設計的標準方法是對電池充電和放電，直到它們發(fā)生故障。由于電池使用壽命長，這個過程可能需要數(shù)月甚至數(shù)年，“聯(lián)合主要作者Peter Attia說，他是斯坦福大學材料科學與工程博士候選人。“這是電池研究中的一個昂貴的瓶頸。”

這項工作是在電池數(shù)據(jù)驅動設計中心進行的，這是一個集理論，實驗和數(shù)據(jù)科學于一體的學術 - 工業(yè)合作。斯坦福大學的研究人員，由材料科學與工程助理教授William Chueh領導 ，進行了電池實驗。麻省理工學院的團隊由化學工程教授Richard Braatz領導 ，負責機器學習工作。該研究的共同主要作者克里斯汀·謝弗森去年春天在麻省理工學院完成了化學工程博士學位。

優(yōu)化快速充電

該項目的一個重點是找到一種更好的方法，在10分鐘內(nèi)為電池充電，這一功能可以加速電動汽車的大規(guī)模采用。為了生成訓練數(shù)據(jù)集，該團隊對電池進行充電和放電，直到每個電池達到其使用壽命，他們將其定義為容量損失20%。在優(yōu)化快速充電的途中，研究人員希望了解是否有必要將電池放入地下?？梢栽谠缙谥芷诘男畔⒅姓业诫姵貑栴}的答案嗎?

“計算能力和數(shù)據(jù)生成的進步最近使機器學習能夠加速各種任務的進展。這些包括材料特性的預測，“Braatz說。“我們的結果顯示了我們?nèi)绾文軌蝾A測未來復雜系統(tǒng)的行為。”

通常，鋰離子電池的容量穩(wěn)定一段時間。然后急轉彎。正如大多數(shù)21世紀的消費者所知，墜落點差異很大。在這個項目中，電池持續(xù)150到2,300個周期。這種變化部分是測試快速充電的不同方法的結果，但也是由于電池之間的制造可變性。

研究報告的共同作者，豐田研究所的科學家帕特里克·赫林說：“花費在電池開發(fā)上的所有時間和金錢，仍然可以在幾十年內(nèi)取得進展。” “在這項工作中，我們正在減少一個最耗時的步驟 - 電池測試 - 一個數(shù)量級。”

可能的用途

Attia說，新方法有許多潛在的應用。例如，它可以縮短驗證新型電池的時間，這對于材料的快速發(fā)展尤為重要。通過分選技術，確定具有短壽命的電動車輛電池 - 對于汽車來說太短 - 可以用來為街燈或備份數(shù)據(jù)中心供電。回收商可以從二手EV電池組中找到具有足夠容量的電池，以便再次使用。

另一種可能性是優(yōu)化電池制造。“制造電池的最后一步被稱為'形成'，可能需要數(shù)天到數(shù)周，”Attia說。“使用我們的方法可以顯著縮短這一點并降低生產(chǎn)成本。”

研究人員現(xiàn)在正在使用他們的模型在短短10分鐘內(nèi)優(yōu)化電池充電方式，他們表示這將使該過程減少10倍以上。