多年来，人工智能一直在改变世界的工作方式。从优化生产的算法，到智能手机或智能音箱上的语音激活虚拟助手，人工智能能够优化和自动化流程，使其更有效率和生产力。人工智能如何改善电池的研究和开发？以下是人工智能将彻底改变电池测试和开发方式的三种方式。
人工智能可以加快测试速度98%
传统上，电池是通过反复的充电/放电周期进行测试的。这使研究人员能够看到电池的性能如何随着时间的推移而恶化。然而，可能需要几个月的时间才能收集到足够的数据以进行准确的预测。这给测试过程增加了很多额外的时间。
有了人工智能，这个过程可以大大加快。一个联合 研究项目 between Stanford, MIT, and the Toyota Research Institute used AI to predict the life cycle of a battery. Using a few hundred million data points, researchers trained their AI to predict how many more cycles each battery would last. The AI was able to predict, within 9%, the number of cycles the cell eventually lasted. The machine could accomplish this just based on voltage declines and other factors in the first 100 charging cycles. Based on just the first five cycles, it was also able to predict whether the cell had a long or short battery life, with 95% accuracy. The AI was able to pick up patterns in the battery’s performance, much better than a human can manually.
同一团队利用这项技术找到了一个优化的快速充电协议。在这个 实验研究人员能够为一种电池化学成分找到最佳的充电协议，将通常可能需要两年的过程减少到只有16天。人工智能根据电池故障的数据进行训练，并从中学习，能够迅速确定测试的最佳方案。由于有许多不同的方法为同一电池充电，人工智能能够预测电池的化学成分对某种充电方法的反应，排除最有可能失败的方法，并测试最有可能成功的方法。有了这个，人工智能为研究人员提供了一个他们自己都无法预测的简单协议。人工智能不仅减少了获得有价值结果的时间，而且能够以人们自己可能想不到的方式思考和解决问题，真正提供了最佳解决方案。
人工智能可以帮助更好地了解电池的退化情况
在一个类似的项目中，来自剑桥大学和纽卡斯尔大学的研究人员利用一种机器学习算法，不仅预测电池的健康状况，而且还检测和跟踪退化的模式。
该研究小组制定了 一种监测电池性能的非侵入性方法 通过向电池发送不同频率水平的电脉冲并测量每个频率的电流。这些反应由经过两万多次测量训练的人工智能处理；机器可以确定哪些反应表明电池退化，哪些是不相关的噪音。同样的策略可用于不同的电池化学成分，这些数据为研究人员提供了一个起点，以进行关于如何以及什么导致电池退化的实验。
人工智能可以梳理材料数据库
另一种巧妙的人工智能使用方式是在 材料研究. There are hundreds of thousands of molecules that could be viable candidates for a battery and the team at the US Department of Energy’s Joint Center for Energy Storage Research 利用人工智能找到最好的一个.
传统上，如果科学家们怀疑一种分子可能适合用于电池，他们将不得不把它放在电池内并测试其性能。现在，通过机器学习，人工智能能够梳理材料库，找到可能能够满足不同性能要求的分子结构。
同样，阿贡国家实验室的科学家们正在 使用人工智能来识别电解质材料.他们的机器被训练来寻找具有理想特性的分子。虽然该算法尚未找到一个选项，但当它找到时，科学家们可以使用该材料来创建一个用于实验的测试细胞，并通过新的数据集进一步完善该算法。
电池科学家对开发能源解决方案以支持更绿色的未来感到紧迫，而人工智能在简化和优化这一过程中正发挥着重要作用。有了这项技术，我们可能很快就会有一个新的和改进的电池。
