Durata de viață a bateriilor poate fi acum prezisă cu ajutorul învățării automate
Cercetătorii pot acum prezice durata de viață a bateriilor pe baza unui singur ciclu de încărcare-descărcare, folosind învățarea automată.
În acest nou studiu, cercetătorii de la Laboratorul Național Argonne al Departamentului de Energie al SUA (DOE) s-au orientat către puterea învățării automate pentru a prezice durata de viață a bateriilor cu diferite compoziții chimice.
Folosind datele experimentale adunate la Argonne dintr-un set de 300 de baterii, clasificate în 6 compoziții chimice diferite, oamenii de știință pot determina cu exactitate cât de mult timp vor putea fi folosite bateriile, scrie Tech Xplore.
Cum poți prezice durata de viață a bateriilor?
Într-un algoritm de învățare automată, oamenii de știință antrenează un program de calculator pentru a face inferențe asupra unui set inițial de date, apoi folosesc ceea ce a învățat din acel antrenament pentru a lua decizii cu privire la un alt set de date.
„Pentru fiecare tip de utilizare a bateriei, de la telefoane mobile la vehicule electrice și până la stocarea în rețea, durata de viață a bateriei este de o importanță fundamentală pentru fiecare consumator”, a spus Noah Paulson, cercetător la Argonne și autor al studiului.
„Să încarci și descarci o baterie până când aceasta eșuează poate dura ani; metoda noastră creează un spațiu de testare computațională în care putem stabili rapid cum vor funcționa diferitele baterii”, a continuat Paulson.
„În prezent, singura modalitate de a evalua modul în care scade capacitatea unei baterii este de a o folosi efectiv. Este foarte scump și durează mult”, a adăugat Susan „Sue” Babinec, electrochimist la Argonne și autor al studiului.
O modalitate mai rapidă de a testa bateriile
Potrivit lui Paulson, procesul de stabilire a duratei de viață a bateriei poate fi dificil. „Realitatea este că bateriile nu durează pentru totdeauna, iar durata de viață a bateriilor depinde de modul în care le folosim, precum și de designul și chimia lor”, a spus el.
„Până acum, nu a existat o modalitate grozavă de a ști cât de mult va dura o baterie. Oamenii vor dori să știe cât mai au până vor trebui să cheltuie bani pe o baterie nouă”, a spus Paulson.
Un aspect unic al studiului este că s-a bazat pe lucrări experimentale extinse efectuate la Argonne pe o varietate de materiale catodice ale bateriilor, în special catodul brevetat de Argonne pe bază de nichel-mangan-cobalt (NMC).
„Am avut baterii cu compoziții chimice diferite, care au moduri diferite în care se degradează și se defectează. Valoarea acestui studiu este că ne-a oferit semnale care sunt caracteristice modului în care funcționează diferitele baterii”, a spus Paulson.
Dezvoltarea de noi baterii
Studii suplimentare în acest domeniu au potențialul de a ghida viitorul bateriilor litiu-ion, a spus Paulson. „Unul dintre lucrurile pe care le putem face este să antrenăm algoritmul pe o chimie cunoscută și să-l facem să facă predicții asupra unei chimii necunoscute. În esență, algoritmul ne poate ajuta îndrumându-ne în direcția unor chimii noi și îmbunătățite, care oferă durate de viață mai lungi”, a spus el.
În acest fel, Paulson consideră că algoritmul de învățare automată ar putea accelera dezvoltarea și testarea materialelor bateriilor. „Să spunem că aveți un material nou și îl ciclați de câteva ori. Ați putea folosi algoritmul nostru pentru a-i prezice longevitatea și apoi să luați decizii dacă doriți să continuați să-l ciclați experimental sau nu”, explică el.
„Dacă ești cercetător într-un laborator, poți descoperi și testa mult mai multe materiale într-un timp mai scurt pentru că ai o modalitate mai rapidă de a le evalua”, a adăugat Babinec.
Studiul a fost publicat în Journal of Power Sources.
Vă recomandăm să citiți și:
Cancerul de piele ar putea fi identificat folosind dispozitive portabile
Cum arată drona silențioasă cu propulsie ionică?
În curând am putea avea semnal Wi-Fi de la stâlpii de iluminat