Stel jou voor dat 'n sielkundige vir jou ouers vertel hoe lank jy sou lewe op die dag wat jy gebore is.'n Soortgelyke ervaring is moontlik vir batterychemici wat nuwe berekeningsmodelle gebruik om batteryleeftye te bereken op grond van so min as 'n enkele siklus van eksperimentele data.

In 'n nuwe studie het navorsers by die Amerikaanse Departement van Energie (DOE) se Argonne Nasionale Laboratorium hulle tot die krag van masjienleer gewend om die leeftyd van 'n wye reeks verskillende batterychemieë te voorspel.Deur eksperimentele data te gebruik wat by Argonne versamel is van 'n stel van 300 batterye wat ses verskillende batterychemie verteenwoordig, kan die wetenskaplikes akkuraat bepaal hoe lank verskillende batterye sal aanhou om te siklus.

Argonne-navorsers het masjienleermodelle gebruik om voorspellings van batterysikluslewe vir 'n wye reeks verskillende chemieë te maak.(Beeld deur Shutterstock/Sealstep.)

In 'n masjienleeralgoritme lei wetenskaplikes 'n rekenaarprogram op om afleidings oor 'n aanvanklike stel data te maak, en neem dan wat dit uit daardie opleiding geleer het om besluite oor 'n ander stel data te neem.

"Vir elke verskillende soort batterytoepassing, van selfone tot elektriese voertuie tot roosterberging, is batterylewe van fundamentele belang vir elke verbruiker," het Argonne-rekenkundige Noah Paulson, 'n skrywer van die studie, gesê.“Om ’n battery duisende kere te moet fiets totdat dit misluk, kan jare neem;ons metode skep ’n soort rekenaartoetskombuis waar ons vinnig kan vasstel hoe verskillende batterye gaan werk.”

"Op die oomblik is die enigste manier om te evalueer hoe die kapasiteit in 'n battery vervaag, is om die battery werklik te laat loop," het Argonne-elektrochemikus Susan "Sue" Babinec, 'n ander skrywer van die studie, bygevoeg.“Dit is baie duur en dit neem lank.”

Volgens Paulson kan die proses om 'n batteryleeftyd vas te stel moeilik wees."Die realiteit is dat batterye nie vir ewig hou nie, en hoe lank hulle hou hang af van die manier waarop ons dit gebruik, sowel as hul ontwerp en hul chemie," het hy gesê.“Tot nou toe was daar regtig nie 'n goeie manier om te weet hoe lank 'n battery gaan hou nie.Mense gaan wil weet hoe lank hulle het voordat hulle geld op ’n nuwe battery moet spandeer.”

Een unieke aspek van die studie is dat dit staatgemaak het op uitgebreide eksperimentele werk wat by Argonne gedoen is op 'n verskeidenheid batterykatodemateriale, veral Argonne se gepatenteerde nikkel-mangaan-kobalt (NMC)-gebaseerde katode."Ons het batterye gehad wat verskillende chemieë verteenwoordig het, wat verskillende maniere het waarop hulle sou afbreek en misluk," het Paulson gesê."Die waarde van hierdie studie is dat dit vir ons seine gegee het wat kenmerkend is van hoe verskillende batterye werk."

Verdere studie op hierdie gebied het die potensiaal om die toekoms van litium-ioonbatterye te lei, het Paulson gesê."Een van die dinge wat ons kan doen, is om die algoritme op 'n bekende chemie op te lei en dit te laat voorspellings maak oor 'n onbekende chemie," het hy gesê."In wese kan die algoritme help om ons in die rigting te wys van nuwe en verbeterde chemie wat langer lewenstye bied."

Op hierdie manier glo Paulson dat die masjienleeralgoritme die ontwikkeling en toetsing van batterymateriaal kan versnel."Sê jy het 'n nuwe materiaal, en jy fiets dit 'n paar keer.Jy kan ons algoritme gebruik om die lang lewe daarvan te voorspel en dan besluite te neem of jy dit eksperimenteel wil voortsit of nie.”

"As jy 'n navorser in 'n laboratorium is, kan jy baie meer materiaal in 'n korter tyd ontdek en toets, want jy het 'n vinniger manier om dit te evalueer," het Babinec bygevoeg.

'n Referaat gebaseer op die studie, "Funksie-ingenieurswese vir masjienleer het vroeë voorspelling van batterylewe moontlik gemaak,” het in die 25 Februarie aanlyn uitgawe van die Journal of Power Sources verskyn.

Benewens Paulson en Babinec, sluit ander skrywers van die koerant Argonne se Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena en Wenquan Lu in.

Die studie is gefinansier deur 'n Argonne-laboratorium-gerigte navorsing en ontwikkeling (LDRD)-toekenning.