利用人工智能打造下一代电池 推动实现全面电动化未来

据外媒报导，向全面电动化未来过渡，取决于本钱低、功用更高和更安全的电池。选用固态方法等下一代电池化学来优化电池的能量密度和功率，已获得不同程度的成功。但是，现在还没有一种方法能抵达商业化阶段，以满足对先进技术的爆破式增长需求，如电动汽车、医疗设备、无人机和动力存储处理方案等。

跟着各国抢夺全球电池商场（估计到2027年将抵达2797亿美元），人工智能（AI）已成为加速立异速度的一种赋有前景的东西。

新一代电池有必要可以快速充电，一起不呈现毛病。这些电池还需求超越当时功用规范，坚持较低的重量，并由易于大规划生产的材料构成。研究人员花费数十年时间来评论处理方案，由于试验缓慢、周转时间长以及艰难的发现进程，相关进展缓慢。AI有助于处理这些长时间应战，并缩短点评电池材料、电芯架构和化学物质的进程，将其从数年减少为数月。

处理点评期过长的问题

生成电池功用数据的传统方法，是不断向电池电芯中注入能量，直到电池耗尽。研究人员不得不消耗多年时间，对电池进行不计其数次充放电，才干得到所需求的效果。通过这种方法来猜测电池退化，关于开发更安全、更不易燃烧的电池至关重要。但是，考虑到一些相对较新的运用正在迅猛展开，如电动汽车和家用太阳能+储能技术，显着没有多少时间可以浪费了。

电池科学家选用系统级方法，通过AI来更有效地检验和了解电池组，及其集成和预期功用。这类AI运用还包括各种电芯类型，以及其间不同的化学成分和预期功用，并有助于确认在多个电池或电池组中分配能量的最佳方法。

更快、更有效地发现材料

以前，研究人员面临着艰巨的使命，即缩小下一代电池运用所需替代材料的规划。这一进程需求点评人员分析从检验进程中搜集的大量数据。研究人员的操作速度，只能和核算信息的机器相同快，而这往往需求数年时间才干有所前进。

通过AI，可以发现一些原本不会考虑的有用材料组合。将人工智能运用于材料发现进程，已在超导体等许多领域产生了风趣的效果，在电池领域将具有杰出的运用前景。

运用AI优化电池结构

以往几十年，人们大多致力于通过电池化学来改良电池。但是，改动电池的物理性质，已被证明可以进步电池的要害功用目标，如密度、容量和安全性等。电池科学家可以运用AI，更好地了解电极水平上的结构-特色联络，以便为任何既定运用设计最佳电池结构。根据电池的运用方法和其他技术规范，AI可以对或许的结构设计提出有价值的建议，然后优化电池功用。

甚至可以调整AI算法，基于没有运用的新式技术和化学方法，提出或许性。这就像具有一家快速建筑的电池原型工厂。从节约时间和本钱的角度来看，对整个价值链来说颇有优点。

例如，电动汽车的功用在很大程度上取决于电池电芯。将其与AI结合起来，以更好地了解怎么进步电芯功用，而不仅仅是改善电池管理系统，具有重要意义。这将有助于为电动汽车运用开发下一代电池奠定基础。

人工智能会抉择电池竞赛的输赢吗？

在电池科学领域，虽然人工智能仍是新式运用，已有许多展现其巨大潜力的比方。例如，斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员，运用AI确认在10分钟内为电动汽车电池充电的最佳方法。传统方法需求500天的点评进程，而该团队运用具有高度针对性的AI算法，在短短16天内，就从224个选项中确认了最佳充电方法。

不仅是研究人员，许多大公司也在采用这种作法。群众正在与谷歌合作，运用AI和量子核算来模拟和优化高功用电池的结构。松下声称，获益于AI，其在检验新设计时，可以大幅减少电池充放电的必要次数。这些仅仅其间几个比方，跟着机器学习技术的展开，相关运用和优势也将迅猛展开。

现在，电池工作的竞赛环境越来越剧烈。下一代电池完结商业化的时间，从5年到15年不等。坚持竞赛优势或许取决于，通过AI来加速检验阶段，并确认可以完结本钱功率和功用改善的领域。