新的机器学习方法可以加速电动汽车电池的发展

电池性能可以使或打破电动汽车的体验,从驾驶范围到充电时间到汽车的寿命。 现在,人工智能已经实现了梦想,比如在加油站停车所需的时间内为电动汽车充电,这是一个更有可能的现实,并且可以帮助改善电池技术的其他方面。

几十年来,电动汽车电池的发展一直受到一个主要瓶颈的限制:评估时间。 在电池开发过程的每个阶段,新技术必须经过几个月甚至几年的测试,以确定它们将持续多长时间。 但现在,由斯坦福大学教授斯特凡诺·埃蒙和威廉·珏领导的一个团队开发了一种基于机器学习的方法,将这些测试时间缩短了98%。 虽然该小组测试了他们的电池充电速度方法,但他们说,它可以应用于电池开发管道的许多其他部分,甚至应用于非能源技术。

计算机科学助理教授埃蒙说:“在电池测试中,你必须尝试大量的东西,因为你得到的性能会有很大的变化。” “有了人工智能,我们就能迅速找出最有希望的方法,并减少许多不必要的实验。”

这项研究由大自然于2月19日发表,是斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的科学家之间更大合作的一部分,这些科学家将基础学术研究和现实世界的工业应用联系起来。 目标:找到在10分钟内给电动汽车电池充电的最佳方法,使电池的整体寿命最大化。 研究人员编写了一个程序,根据只有几个充电周期,预测电池将如何响应不同的充电方法。 该软件还实时决定了什么收费方法来关注或忽略。 通过减少试验的长度和数量,研究人员将测试过程从近两年缩短到16天。

研究小组成员Peter Attia说:“我们发现了如何大大加快极速充电的测试过程。 “不过,真正令人兴奋的是方法。 我们可以将这种方法应用于目前阻碍电池开发数月或数年的许多其他问题。

更明智的电池测试方法

设计超快充电电池是一个主要的挑战,主要是因为很难使它们持久。 更快充电的强度给电池带来更大的压力,这往往导致电池早期失效。 为了防止这种对电池组的损坏,电池工程师必须测试一系列详尽的充电方法,以找到最有效的充电方法。

新的研究试图优化这一过程。 一开始,团队就发现快速充电优化相当于许多试验和错误测试-这对人类来说是低效的,但对机器来说是完美的问题。

共同领导这项研究的计算机科学研究生Aditya Grover说:“机器学习是一种尝试和错误,但以更聪明的方式。” “计算机在确定何时探索——尝试新的和不同的方法——以及何时在最有希望的方法上进行开发或零开发方面比我们要好得多。”

团队用这种力量在两个关键方面发挥优势。 首先,他们用它来减少每次循环实验的时间。 在先前的一项研究中,研究人员发现,不是对每一个电池进行充电和充电,直到它失效-这是测试电池寿命的通常方法-他们可以预测一个电池只在其前100个充电周期之后会持续多久。 这是因为机器学习系统,经过几个电池循环失败的训练,可以在早期的数据中找到模式,预测电池将持续多长时间。

第二,机器学习减少了他们必须测试的方法的数量。 计算机不是平等地测试每一种可能的充电方法,也不是依靠直觉,而是从它的经验中学习,快速找到最好的测试协议。

通过对较少周期的方法进行测试,该研究的作者很快找到了一种最佳的电池超快充电协议。 埃蒙说,除了大大加快测试过程之外,计算机的解决方案也比电池科学家可能设计的方案更好,而且更不寻常。

“这给了我们一个令人惊讶的简单的充电协议-这是我们没有想到的,”埃蒙说。 该算法的解决方案不是在电荷开始时以最高电流充电,而是在电荷中间使用最高电流。 “这就是人和机器的区别:机器不受人类直觉的偏见,直觉是强大的,但有时是误导的。”

广泛应用

研究人员说,他们的方法几乎可以加速电池开发管道的每一部分:从设计电池的化学,到确定电池的大小和形状,到寻找更好的制造和存储系统。 这将不仅对电动汽车,而且对其他类型的储能都有广泛的影响,这是全球范围内转向风能和太阳能的关键要求。

这项研究的合著者、丰田研究所的科学家帕特里克·赫林说:“这是一种新的电池开发方法。” “拥有能够在学术界和工业界的许多人之间分享并自动分析的数据,可以使创新更快。”

赫林补充说,这项研究的机器学习和数据收集系统将提供给未来的电池科学家自由使用。 他说,通过使用这个系统来优化过程的其他部分,机器学习、电池开发-以及新的、更好的技术的到来-可以加速一个数量级或更多。

埃蒙说,研究方法的潜力甚至超出了电池领域。 其他大数据测试问题,从药物开发到优化X射线和激光的性能,也可以通过使用机器学习优化来革命性地改变。 他说,最终,它甚至可以帮助优化最基本的过程之一。

“更大的希望是帮助科学发现的过程本身,”埃蒙说。 我们问:我们能设计这些方法来自动提出假设吗? 他们能帮助我们提取人类无法获得的知识吗? 当我们得到更好更好的算法时,我们希望整个科学发现过程大大加快。”

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