Bayangkeun paranormal nyarioskeun ka kolot anjeun, dina dinten anjeun dilahirkeun, sabaraha lami anjeun bakal hirup.Pangalaman anu sami tiasa waé pikeun ahli kimia batré anu ngagunakeun modél komputasi énggal pikeun ngitung umur batre dumasar kana sakedik siklus data ékspérimén.

Dina ulikan anyar, peneliti di Laboratorium Nasional Argonne Departemen Énergi AS (DOE) tos kana kakuatan pembelajaran mesin pikeun ngaduga umur rupa-rupa kimia batré anu béda.Ku ngagunakeun data ékspérimén anu dikumpulkeun di Argonne tina sakumpulan 300 batré anu ngagambarkeun genep kimia batré anu béda, para ilmuwan tiasa sacara akurat nangtukeun sabaraha lila batré anu béda bakal terus siklus.

Panaliti Argonne parantos ngagunakeun modél pembelajaran mesin pikeun ngaramalkeun umur siklus batré pikeun rupa-rupa kimia anu béda.(Gambar ku Shutterstock / Sealstep.)

Dina algoritma pembelajaran mesin, para élmuwan ngalatih program komputer pikeun nyieun inferensi dina set data awal, teras nyandak naon anu diajar tina pelatihan éta pikeun nyandak kaputusan ngeunaan set data anu sanés.

"Kanggo unggal jenis béda tina aplikasi batré, ti telepon sélulér ka kandaraan listrik pikeun neundeun grid, umur batre téh tina pentingna fundamental pikeun unggal konsumen," ceuk Argonne élmuwan komputasi Noah Paulson, panulis ulikan."Kudu ngurilingan batré rébuan kali dugi ka gagal tiasa mangtaun-taun;Metoda kami nyiptakeun jinis dapur tés komputasi dimana urang tiasa gancang netepkeun kumaha bédana batré anu bakal dilakukeun.

"Ayeuna, hiji-hijina cara pikeun ngira-ngira kumaha kapasitas batréna luntur nyaéta leres-leres ngurilingan batréna," tambah ahli éléktrokimia Argonne Susan "Sue" Babinec, panulis pangajaran anu sanés."Éta mahal pisan sareng peryogi waktos anu lami."

Numutkeun Paulson, prosés ngadegkeun umur batre tiasa tricky."Realitasna nyaéta batré henteu tahan salamina, sareng sabaraha lami éta gumantung kana cara urang ngagunakeunana, ogé desain sareng kimiana," saurna."Nepi ka ayeuna, teu aya cara anu saé pikeun terang sabaraha lami batré bakal tahan.Jalma-jalma bakal hoyong terang sabaraha lami aranjeunna dugi ka aranjeunna kedah ngaluarkeun artos pikeun batré énggal.

Hiji aspék unik tina ulikan téh nya éta ngandelkeun karya ékspérimén éksténsif dipigawé di Argonne dina rupa-rupa bahan katoda batré, utamana Argonne urang dipaténkeun nikel-mangan-kobalt (NMC) katoda basis."Kami ngagaduhan batré anu ngagambarkeun kimia anu béda-béda, anu gaduh cara anu béda-béda aranjeunna bakal nguraikeun sareng gagal," saur Paulson."Nilai ulikan ieu nya éta masihan kami sinyal anu karakteristik kumaha kinerja batré anu béda."

Ulikan salajengna di wewengkon ieu boga potensi pikeun panduan masa depan batré litium-ion, ceuk Paulson."Salah sahiji hal anu urang tiasa laksanakeun nyaéta ngalatih algoritma dina kimia anu dipikanyaho sareng ngadamel prediksi ngeunaan kimia anu teu dipikanyaho," saurna."Intina, algoritma tiasa ngabantosan urang nuju ka arah kimia anyar sareng ningkat anu nawiskeun umur anu langkung panjang."

Ku cara kieu, Paulson yakin yén algoritma pembelajaran mesin tiasa ngagancangkeun pamekaran sareng nguji bahan batré."Ucapkeun anjeun gaduh bahan énggal, sareng anjeun ngurilingan éta sababaraha kali.Anjeun tiasa nganggo algoritma kami pikeun ngaduga umur panjangna, teras nyandak kaputusan naha anjeun badé teras-terasan ngurilingan éta sacara ékspérimén atanapi henteu.

"Upami anjeun panalungtik di laboratorium, anjeun tiasa mendakan sareng nguji langkung seueur bahan dina waktos anu langkung pondok sabab anjeun gaduh cara anu langkung gancang pikeun meunteun aranjeunna," tambah Babinec.

Makalah dumasar kana pangajaran, "Fitur rékayasa pikeun mesin diajar ngamungkinkeun prediksi awal umur batre,” mucunghul dina 25 Pébruari édisi online tina Journal of Sumber Daya.

Salian Paulson sareng Babinec, panulis makalah sanésna kalebet Argonne's Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena sareng Wenquan Lu.

Panaliti ieu dibiayaan ku hibah Argonne Laboratory-Directed Research and Development (LDRD).