斯坦福、MIT和丰田合作预测电池使用寿命

如果手机电池制造商需要辨别哪些电池可最少用两年，那么就可以将此类电池卖给手机制造商，把其他类的电池出售给拒绝不是那么低的设备制造商。据外媒报导，由斯坦福大学（StanfordUniversity）、麻省理工学院（theMassachusettsInstituteofTechnology）以及丰田研究所（ToyotaResearchInstitute）积极开展的一项近期研究找到，制造商们需要做这一点，而且该项技术不仅可以用来对电池展开分类，还可协助新款电池设计更加慢上市。科学家们融合综合实验数据以及人工智能，说明了了在锂离子电池容量开始上升之前，精确预测电池使用寿命的关键。

研究人员们利用数亿个电池充放电数据点，训练了机器学习模型，该算法根据电压上升和电池早期循环中的一些其他因素，预测了每个电池还能持续多少次充放电循环。预测值在电池实际需要持续的循环次数的9％以内，此外，该算法根据电池前5次充放电循环将电池分类为长寿命电池或短寿命电池。而且，95％的预测结果都是准确的。该机器学习方法需要加快新型电池设计以及其他应用于的研发，增加生产时间和成本。

研究人员早已将该数据集公开发表，该数据集是同类数据集中于仅次于的。该项目的一个重点是寻找一种更佳的方法，10分钟内给电池充满著电，该功能可能会加快电动汽车的普及。为了分解训练数据集，该研究小组对电池大大展开充放电，直到电池的使用寿命只剩，其中研究人员将电池容量损失定义为20％。

在优化较慢电池的过程中，研究人员想要弄清楚，否有适当仍然将电池消耗，答案能否从电池早期充放电循环中寻找呢？一般来说，锂离子电池的容量在一段时间内是平稳的，然后才不会急剧下降。大多数21世纪的消费者都告诉，急剧下降点不会不存在相当大差异。在该项目中，用于的电池可以持续150至2300次循环，循环次数的差异部分是由于测试了有所不同的较慢电池方法，但是电池生产的差异也造成了电池循环次数的差异。研究人员研发的新方法有很多潜在应用于。

例如，可以延长新型电池的检验时间，考虑到电池材料的发展很快，延长检验时间十分最重要。此外，有了此类分类技术，对于电动汽车来说寿命较短的电池，可以用作给路灯供电，或者作为数据中心的可用电源。此外，重复使用电池的公司也可以从二手电动汽车电池组中寻找容量充足的电池，展开二次用于。此外，另一种潜在应用于就是优化电池生产。

电池生产的最后一步是“成型”，一般必须几天至几周的时间。但是研究人员获取的方法可以明显延长该过程，从而降低生产成本。目前，研究人员正在用于其机器学习模型，优化10分钟内给电池充满著电的方法，他们回应，可让电池时间增加10倍以上。

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