人工智能成为电动汽车电池发展的催化剂

是先成长后管理，照旧先管理后成长。这是一个难倒各人的题目。跟着经济的成长，不行停止的情形污染也越来越严峻，人们糊口程度进步了，买私人车的也越来越多，而排放尾气的增进也增速的情形污染，此刻国度大力大举退关电动汽车，出台许多利好政策，但电动汽车的主要题目是离不开电池，电池的重要性怎样？

电池机能可以抉择电动汽车的行使体验，从行驶里程到充电时刻再到汽车的行使寿命。此刻，人工智能已经使像在加油站给电动车充电这样的空想更有也许成为实际，并也许有助于改进电池技能的其他方面。

几十年来，电动汽车电池的成长一向受到一个首要瓶颈的限定:评估时刻。在电池开拓进程的每个阶段，新技能都必需颠末数月乃至数年的测试，才气确定它们的寿命。可是此刻，由斯坦福大学传授斯特凡诺埃尔蒙和威廉觉率领的一个团队开拓了一种基于呆板进修的要领，可以将这些测试时刻镌汰98%。研究小组测试了他们的电池充电速率的要领，他们说，该要领可以应用于电池开拓管道的很多其他部门，乃至非能源技能。

“在电池测试中，你必需实行大量的对象，由于你获得的机能会有很大的差异，”计较机科学助理传授埃尔蒙说。“有了人工智能，我们可以或许敏捷找出最有前程的要领，并省去很多不须要的尝试。”

这项研究颁发在2月19日的《天然》杂志上，是斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究院科学家之间更大局限相助的一部门。他们的方针是:找到在10分钟内为电动汽车电池充电的最佳要领，使电池的整体寿命最大化。研究职员编写了一个措施，按照几个充电周期猜测电池对差异充电方法的回响。该软件还可以及时抉择存眷或忽略哪些收费方法。通过收缩试验时刻和次数，研究职员将试验时刻从近两年收缩到16天。

彼得阿提亚是这项研究的连系认真人，其时他照旧一名研究生。然而，真正令人欢快的是这种要领。我们可以把这种要领应用到其他很多题目上，而这些题目今朝正阻碍电池的成长达数月或数年之久。”

更智能的电池测试要领

计划超高速充电电池是一个首要的挑衅，首要是由于它很难耐久。快速充电的强度会给电池带来更大的压力，这凡是会导致电池过早失效。电池组的本钱占电动汽车总本钱的很大一部门，为了防备电池组受损，电池工程师必需测试一系列细致的充电要领，以找到最有用的充电要领。

新的研究试图优化这一进程。在一开始，团队就发明快速充电的优化意味着要举办许多的重复试验——这对人类来说是低效的，但对呆板来说是毫无题目的。

“呆板进修是一种重复实行的进程，但它们更智慧，”参加率领这项研究的计较机科学研究生阿蒂亚格罗弗说。“在何时试探——实行新的和差异的要领——以及何时开拓(或对准)最有前程的要领方面，计较机比我们做得好得多。”

该团队在两个要害方面回收了呆板进修。起首，他们用呆板进修来镌汰每次轮回尝试的时刻。在之前的一项研究中，研究职员发明，他们可以猜测电池在第一次充电100次后的续航时刻。这是由于呆板进修体系在接管了屡次电池轮回失灵的实习后，可以从早期数据中发明猜测电池寿命的模式。

第二，呆板进修镌汰了他们必需测试的要领的数目。计较机从以往的履历中汲取教导，敏捷找到最佳的协议举办测试，而不是对每一种也许的充电要领都举办平等的测试，可能依赖直觉。

通过在更少的周期内测试更少的要领，研究团队很快找到了一种最优的超高速充电方案。埃尔蒙说，除了明显加速测试进程之外，这台计较机的办理方案也比电池科学家也许计划出的方案更好，并且更不通俗。

埃尔蒙说:“它给我们带来了一种意想不到的简朴充电协议。”该算法的办理方案不是在充电开始时以最高电流充电，而是在充电进程中行使最高电流。“这就是人与呆板的区别:呆板不受人类直觉的影响，固然人类直觉是强盛的，但偶然会误导人。”

更普及的应用

研究职员暗示，他们的要领可以加快电池开拓的险些每一个环节:从计划电池的化学因素，到确定电池的巨细和外形，再到探求更好的制造和存储体系。这不只会对电动汽车发生普及影响，还会对其他范例的能源存储发生普及影响，而这是环球范畴转向风能和太阳能的要害要求。

“这是一种举办电池开拓的新要领，”该研究的作者之一、丰田研究院的科学家帕特里克赫林说。“你可以与学术界和家产界的很多人共享数据，并自动说明这些数据，这将大大加速创新的速率。”

赫林增补说，这项研究的呆板进修和数据网络体系往后将供电池科学家免费行使。他说，通过行使这个体系来优化呆板进修进程的其他部门，电池的成长——以及更新更好的技能的到来——也许会加速一个数目级乃至更多。

埃尔蒙说，这项研究要领的潜力乃至超出了电池规模。其他大数据测试题目，从药物开拓到优化x射线和激光的机能，也可以通过行使呆板进修优化技能来实现。最终，他说：”跟着我们获得越来越好的算法，我们但愿整个科学发明进程可以或许大大加速。”

将来，电动汽车会越来越多，AI人工智能的敦促下，电池会不绝改进，行使电动汽车的也会不绝增进。

（编辑：湖南网）

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