Находка американских ученых обещает перевернуть процесс разработки аккумуляторов. Исследователи из Мичиганского университета разработали систему машинного обучения, способную с поразительной точностью предсказывать срок службы батарей уже после 50 циклов заряда-разряда. Эта инновация, как сообщается в журнале Nature и цитируется IT-home, потенциально сокращает время и энергозатраты на тестирование до 95%.

Традиционная валидация аккумуляторов, как правило, требует сотни или даже тысячи циклов для оценки их долговечности, что зачастую занимает месяцы, а то и годы. Новый подход объединяет ранние экспериментальные данные с физическим моделированием, позволяя прогнозировать долгосрочную деградацию и значительно ускоряя рабочие процессы разработки аккумуляторов.

Разработкой системы занималась команда под руководством доцента Зию Сонга и аспиранта Цзявэя Чжана. Она включает в себя несколько компонентов искусственного интеллекта, ответственных за выбор конструкций аккумуляторов, анализ экспериментальных данных и прогнозирование долгосрочной производительности. Исследователи описывают эту архитектуру как «агентную», способную итеративно улучшать прогнозы, интегрируя результаты экспериментов с физическими моделями.

Проект получил поддержку от компании Farasis Energy, которая предоставила реальные данные и образцы ячеечных батарей для проверки модели. Farasis Energy — производитель литий-ионных аккумуляторов с крупными производственными мощностями в Китае и глобальным присутствием в США, Европе и Турции. Штаб-квартира и ключевые производственные базы компании расположены в Ганьчжоу и других городах Китая, где ведется масштабное наращивание производственных мощностей.

Farasis играет ключевую роль в цепочке поставок электромобилей Китая, снабжая аккумуляторами таких автопроизводителей, как Geely, GAC, FAW, Dongfeng и Great Wall Motor. Компания также сотрудничает с мировыми брендами, включая Mercedes-Benz, и входит в число ведущих мировых поставщиков ячеечных аккумуляторов.

Согласно команде исследователей, система искусственного интеллекта способна обобщать данные для различных форматов батарей, от цилиндрических элементов, используемых в потребительской электронике, до крупноформатных ячеечных батарей для электромобилей. Даже будучи обученной на данных о цилиндрических батареях, модель успешно предсказала срок службы ячеечных батарей, предоставленных Farasis.

Помимо прогнозирования срока службы, исследователи работают над расширением возможностей системы для оценки пределов безопасности, оптимизации стратегий зарядки и выявления перспективных материалов для литий-ионных батарей следующего поколения. Сама Farasis активно занимается разработкой передовых аккумуляторных технологий, включая полутвердые и твердотельные элементы, которые уже признаны среди ведущих китайских проектов в этой области.

Это достижение наглядно демонстрирует растущую интеграцию искусственного интеллекта в мировую индустрию аккумуляторов, где китайские производители играют центральную роль как в масштабах производства, так и в разработке технологий и формировании цепочек поставок для электромобилей.

Ученые дали «вторую жизнь» аккумуляторам: ИИ предскажет срок службы батареи за считанные часы

Революционное решение от исследователей из Мичиганского университета может кардинально изменить индустрию производства аккумуляторов. Созданная ими система машинного обучения способна с высокой точностью предсказывать оставшийся срок службы батареи всего после 50 циклов заряда-разряда. Как сообщается в престижном издании Nature, на которое ссылается IT-home, эта разработка имеет потенциал сократить время тестирования и потребление энергии аж до 95%.

Всем известно, что традиционная проверка аккумуляторов на прочность и долговечность требует проведения тысяч циклов, что занимает месяцы, а то и годы. Теперь же появился новый подход: он сочетает в себе ранние экспериментальные данные с детальным физическим моделированием. Это позволяет с высокой скоростью прогнозировать долгосрочную деградацию батарей, значительно ускоряя весь процесс их разработки.

Над созданием этой инновационной системы трудилась команда под руководством доцента Зию Сонга и аспиранта Цзявэя Чжана. Система состоит из различных компонентов искусственного интеллекта, которые отвечают за: выбор наиболее перспективных конструкций батарей; тщательный анализ экспериментальных данных; и, конечно же, точное прогнозирование долгосрочных показателей производительности. Исследователи называют эту архитектуру «агентной», подчеркивая ее способность к непрерывному самосовершенствованию и улучшению прогнозов путем интеграции результатов опытов с физическими моделями.

Этот амбициозный проект не состоялся бы без поддержки компании Farasis Energy. Именно она предоставила реальные данные и образцы ячеечных батарей, необходимые для верификации работы модели. Farasis Energy является не просто производителем литий-ионных аккумуляторов, но и крупным игроком на мировом рынке, с внушительными производственными мощностями в Китае и глобальным охватом, включая США, Европу и Турцию. Штаб-квартира компании и её главные производственные площадки расположены в городе Ганьчжоу и других китайских мегаполисах, где активно наращивается производственный потенциал.

Farasis тесно вплетена в экосистему китайской индустрии электромобилей. Компания поставляет аккумуляторы таким гигантам автопрома, как Geely, GAC, FAW, Dongfeng и Great Wall Motor. Более того, Farasis наладила партнерские отношения с мировыми брендами, включая Mercedes-Benz, и заслуженно входит в число ведущих мировых поставщиков ячеечных аккумуляторов.

По словам самих разработчиков, созданная ИИ-система обладает удивительной универсальностью. Она может успешно применяться к различным типам аккумуляторов: от компактных цилиндрических элементов, которые мы видим в портативной электронике, до крупногабаритных ячеечных батарей, которые питают электромобили. Удивительно, но модель, обученная на данных о цилиндрических аккумуляторах, продемонстрировала высокую точность в прогнозировании срока службы ячеечных батарей, предоставленных Farasis.

Разработчики не останавливаются на достигнутом. Они активно исследуют возможности расширения рамок своей системы для более глубокого анализа: определения безопасных пределов эксплуатации, оптимизации алгоритмов зарядки и поиска перспективных материалов для создания литий-ионных аккумуляторов нового поколения. Тем временем, Farasis сама находится на переднем крае разработок, работая над созданием передовых аккумуляторных технологий, таких как полутвердые и твердотельные элементы. Эти разработки уже получили признание как одни из наиболее значимых китайских проектов в данной сфере.

Это достижение ярко иллюстрирует, как искусственный интеллект все глубже проникает в мировую индустрию аккумуляторов. В этой сфере Китай играет поистине ключевую роль, выступая лидером по объемам производства, технологическому развитию и интеграции в цепочки поставок электромобилей.