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機器學習助電動汽車電池發(fā)展加速

2020-02-20 11:22

更智能的電池測試方法

設計超高速充電電池是一個主要的挑戰(zhàn)，主要是因為它很難持久�？焖俪潆姷膹姸葧o電池帶來更大的壓力，這通常會導致電池過早失效。電池組的成本占電動汽車總成本的很大一部分，為了防止電池組受損，電池工程師必須測試一系列詳盡的充電方法，以找到最有效的充電方法。

新的研究試圖優(yōu)化這一過程。在一開始，團隊就發(fā)現(xiàn)快速充電的優(yōu)化意味著要進行很多的反復試驗——這對人類來說是低效的，但對機器來說是毫無問題的。

“機器學習是一種反復嘗試的過程，但它們更聰明，”參與領導這項研究的計算機科學研究生阿蒂亞格羅弗說�！霸诤螘r探索——嘗試新的和不同的方法——以及何時開發(fā)(或瞄準)最有前途的方法方面，計算機比我們做得好得多�！�

該團隊在兩個關鍵方面采用了機器學習。首先，他們用機器學習來減少每次循環(huán)實驗的時間。在之前的一項研究中，研究人員發(fā)現(xiàn)，他們可以預測電池在第一次充電100次后的續(xù)航時間。這是因為機器學習系統(tǒng)在接受了幾次電池循環(huán)失靈的訓練后，可以從早期數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)預測電池壽命的模式。

第二，機器學習減少了他們必須測試的方法的數(shù)量。計算機從以往的經(jīng)驗中吸取教訓，迅速找到最佳的協(xié)議進行測試，而不是對每一種可能的充電方法都進行同等的測試，或者依靠直覺。

通過在更少的周期內(nèi)測試更少的方法，研究團隊很快找到了一種最優(yōu)的超高速充電方案。埃爾蒙說，除了顯著加快測試過程之外，這臺計算機的解決方案也比電池科學家可能設計出的方案更好，而且更不尋常。

埃爾蒙說:“它給我們帶來了一種意想不到的簡單充電協(xié)議�！痹撍惴ǖ慕鉀Q方案不是在充電開始時以最高電流充電，而是在充電過程中使用最高電流�！斑@就是人與機器的區(qū)別:機器不受人類直覺的影響，雖然人類直覺是強大的，但有時會誤導人�！�