使用人工智能打造下一代电池 推进完成全面电动化未来

据外媒报导，向全面电动化未来过渡，取决于本钱低、功能更高和更安全的电池。选用固态办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，现在还没有一种办法能到达商业化阶段，以满意对先进技能的爆破式增加需求，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年将到达2797亿美元），人工智能（AI）已成为加速立异速度的一种赋有远景的东西。

新一代电池有必要能够快速充电，一起不呈现毛病。这些电池还需求逾越当时功能规范，坚持较低的分量，并由易于大规模出产的资料构成。研究人员花费数十年时刻来讨论处理方案，因为试验缓慢、周转时刻长以及困难的发现进程，相关开展缓慢。AI有助于处理这些长时刻应战，并缩短评价电池资料、电芯架构和化学物质的进程，将其从数年削减为数月。

处理评价期过长的问题

生成电池功能数据的传统办法，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刻，对电池进行不计其数次充放电，才干得到所需求的成果。经过这种办法来猜测电池退化，关于开发更安全、更不易焚烧的电池至关重要。但是，考虑到一些相对较新的运用正在迅猛开展，如电动汽车和家用太阳能+储能技能，明显没有多少时刻能够浪费了。

电池科学家选用体系级办法，经过AI来更有效地测验和了解电池组，及其集成和预期功能。这类AI运用还包含各种电芯类型，以及其间不同的化学成分和预期功能，并有助于确认在多个电池或电池组中分配能量的最佳办法。

更快、更有效地发现资料

曾经，研究人员面临着艰巨的使命，即缩小下一代电池运用所需代替资料的规模。这一进程需求评价人员剖析从测验进程中搜集的许多数据。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刻才干有所前进。

经过AI，能够发现一些本来不会考虑的有用资料组合。将人工智能运用于资料发现进程，已在超导体等许多范畴产生了风趣的成果，在电池范畴将具有杰出的运用远景。

运用AI优化电池结构

以往几十年，人们大多致力于经过电池化学来改善电池。但是，改动电池的物理性质，已被证明能够进步电池的要害功能指标，如密度、容量和安全性等。电池科学家能够运用AI，更好地了解电极水平上的结构-特点联系，以便为任何既定运用规划最佳电池结构。依据电池的运用办法和其他技能标准，AI能够对或许的结构规划提出有价值的主张，然后优化电池功能。

乃至能够调整AI算法，根据没有运用的新式技能和化学办法，提出或许性。这就像具有一家快速修建的电池原型工厂。从节省时刻和本钱的视点来看，对整个价值链来说颇有好处。

例如，电动汽车的功能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能，而不仅仅是改善电池办理体系，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根底。

人工智能会决议电池比赛的输赢吗？

在电池科学范畴，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如。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办法。传统办法需求500天的评价进程，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办法。

不仅是研究人员，许多大公司也在采纳这种作法。群众正在与谷歌协作，运用AI和量子核算来模仿和优化高功能电池的结构。松下宣称，获益于AI，其在测验新规划时，能够大幅削减电池充放电的必要次数。这些仅仅其间几个比如，跟着机器学习技能的开展，相关运用和优势也将迅猛开展。

现在，电池职业的竞赛环境越来越剧烈。下一代电池完成商业化的时刻，从5年到15年不等。坚持竞赛优势或许取决于，经过AI来加速测验阶段，并确认能够完本钱钱功率和功能改善的范畴。