Көз алдыңызға елестетіп көріңізші, ата-анаңызға сіз туылған күні қанша өмір сүретініңізді айтып жатыр.Ұқсас тәжірибе тәжірибелік деректердің бір циклі негізінде батареяның қызмет ету мерзімін есептеу үшін жаңа есептеу үлгілерін қолданатын аккумулятор химиктері үшін мүмкін.

Жаңа зерттеуде АҚШ Энергетика министрлігінің (DOE) Аргонна ұлттық зертханасының зерттеушілері әртүрлі батарея химияларының кең ауқымының қызмет ету мерзімін болжау үшін машиналық оқытудың күшіне жүгінді.Аргоннада алты түрлі батарея химиясын білдіретін 300 аккумулятор жинағынан жиналған тәжірибелік деректерді пайдалана отырып, ғалымдар әртүрлі батареялардың қанша уақыт жұмыс істейтінін дәл анықтай алады.

Аргон зерттеушілері әртүрлі химияның кең ауқымы үшін батареяның қызмет ету мерзімін болжау үшін машиналық оқыту үлгілерін пайдаланды.(Сурет Shutterstock/Sealstep.)

Машиналық оқыту алгоритмінде ғалымдар компьютерлік бағдарламаны деректердің бастапқы жиыны бойынша қорытынды жасауға үйретеді, содан кейін басқа деректер жиыны бойынша шешім қабылдау үшін осы оқудан үйренгенін алады.

«Ұялы телефондардан бастап электрлік көліктерге дейін, батареяларды қолданудың кез келген түрі үшін батареяның қызмет ету мерзімі әрбір тұтынушы үшін өте маңызды», - дейді зерттеу авторы Аргонна есептеуіш ғалымы Ноа Полсон.​"Батареяны істен шыққанға дейін мыңдаған рет айналдыруға тура келуі жылдарға созылуы мүмкін;Біздің әдісіміз әртүрлі батареялардың қалай жұмыс істейтінін жылдам анықтауға болатын есептеу сынақтарының бір түрін жасайды ».

«Дәл қазір аккумулятордың сыйымдылығының қалай өшетінін бағалаудың жалғыз жолы - батареяны шын мәнінде айналдыру», - деп қосты Аргонна электрохимигі Сюзан ​"Сью" Бабинек, зерттеудің тағы бір авторы.​"Бұл өте қымбат және көп уақытты алады."

Полсонның айтуынша, батареяның қызмет ету мерзімін орнату процесі қиын болуы мүмкін.​"Шындық мынада, батареялар мәңгілікке созылмайды және олардың қаншалықты ұзақ қызмет ететіні оларды пайдалану тәсіліне, сондай-ақ олардың дизайны мен химиясына байланысты», - деді ол.​"Осы уақытқа дейін батареяның қанша уақытқа созылатынын білудің тамаша жолы болған жоқ.Адамдар жаңа аккумуляторға ақша жұмсауға қанша уақыт қалғанын білгісі келеді ».

Зерттеудің бірегей аспектісі - ол Аргоннада әртүрлі аккумуляторлық катодтық материалдарда, әсіресе Аргонна патенттелген никель-марганец-кобальт (NMC) негізіндегі катодта жасалған ауқымды тәжірибелік жұмыстарға сүйенді.​"Бізде әртүрлі химияны білдіретін батареялар болды, олардың тозуы және істен шығуы әртүрлі жолдармен болды", - деді Полсон.​"Бұл зерттеудің құндылығы мынада, ол бізге әртүрлі батареялардың жұмысына тән сигналдар берді."

Бұл саладағы әрі қарай зерттеу литий-иондық батареялардың болашағын бағдарлау мүмкіндігіне ие, деді Полсон.​"Біз жасай алатын нәрселердің бірі - белгілі химия бойынша алгоритмді үйрету және белгісіз химия бойынша болжам жасау", - деді ол.​"Негізі, алгоритм бізге ұзақ өмір сүруді ұсынатын жаңа және жақсартылған химия бағытын көрсетуге көмектесуі мүмкін."

Осылайша, Полсон машиналық оқыту алгоритмі аккумуляторлық материалдарды әзірлеуді және сынауды тездетуі мүмкін деп санайды.​"Сізде жаңа материал бар деп айтыңыз және оны бірнеше рет айналдырасыз.Сіз оның ұзақ өмір сүруін болжау үшін біздің алгоритмді пайдалана аласыз, содан кейін оны тәжірибелік түрде айналдыруды жалғастырғыңыз келе ме, жоқ па деген шешім қабылдай аласыз.

«Егер сіз зертханада зерттеуші болсаңыз, қысқа мерзімде басқа да көптеген материалдарды тауып, сынай аласыз, өйткені сізде оларды бағалаудың жылдам жолы бар», - деп қосты Бабинек.

Зерттеуге негізделген қағаз, ​"Машиналық оқытуға арналған мүмкіндік инженериясы батареяның қызмет ету мерзімін ертерек болжауға мүмкіндік берді,» 25 ақпандағы Journal of Power Sources интернет-басылымында пайда болды.

Полсон мен Бабинецтен басқа, қағаздың басқа авторлары: Аргоннаның Джозеф Кубал, Логан Уорд, Саурабх Саксена және Вэнцюан Лу.

Зерттеу Аргонна зертханасы бағытталған зерттеулер мен әзірлемелер (LDRD) грантымен қаржыландырылды.