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... 研究人員設計了一種機器學習方法，可以預測電池的健康狀況，其準確度是目前行業標準的10倍，這可能有助於開發更安全、更可靠的電池，用於電動汽車和消費電子產品。 來自劍橋大學和紐卡斯爾大學的研究人員設計了一種新的方法，通過向電池發送電脈衝並測量其響應來監測電池。然後，這些測量數據被機器學習算法處理，以預測電池的健康狀況和使用壽命。他們的方法是無創的，可簡單的附加到任何現有的電池系統。研究結果發表在《自然通訊》（Nature Communications）雜誌上。 預測鋰離子電池的健康狀況和剩餘使用壽命是限制電動汽車廣泛使用的一大難題:這也是手機用戶熟悉的煩惱。隨著時間的推移，電池性能會通過一系列複雜的精細化學過程而下降。單獨來看，這些過程對電池性能沒有太大的影響，但合在一起，它們會嚴重縮短電池的性能和壽命。 目前預測電池健康狀況的方法是基於對電池充放電過程中電流和電壓的跟蹤。這忽略了顯示電池健康狀況的重要功能。追蹤電池內部發生的許多過程需要新的方法來探測正在工作的電池，也需要新的算法來探測充電和放電時的細微信號。 「安全性和可靠性是最重要的設計標準，」來自劍橋卡文迪什實驗室的阿爾法·李（Alpha Lee ）博士說，他是這項研究的負責人之一。「通過改進監測充放電的軟體，並使用數據驅動軟體來控制充電過程，我相信我們可以在電池性能上有很大的改善。」 研究人員設計了一種通過向電池發送電脈衝並測量其反應來監測電池的方法。然後使用一個機器學習模型來發現電反應的具體特徵，這些特徵是電池老化的信號。研究人員進行了超過20000次的實驗測量來訓練模型，這是同類數據中最大的數據集。重要的是，該模型學會了如何從無關的噪聲中區分重要的信號。 研究人員還發現，機器學習模型可以為退化的物理機制提供線索。該模型可以告知哪些電信號與老化最相關，進而允許他們設計特定的實驗來探究電池退化的原因和方式。 「機器學習是對物理理解的補充和增強，」第一作者之一、同樣來自卡文迪什實驗室的張雲偉博士說。「我們的機器學習模型識別出的可解釋信號是未來理論和實驗研究的起點。」 研究人員現在使用他們的機器學習平臺來了解不同電池化學物質的降解。還在開發最優的電池充電協議，通過機器學習供電，以實現快速充電和最小化退化。
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