Tarafından bilim adamları potansiyel bir ekip A * YILDIZIN Malzeme Araştırma ve Mühendislik Enstitüsü ve Nanyang Teknoloji Üniversitesi'nden Dr. Gareth Conduit kullandık elektrikli araç batarya durumlarını tahmin etmek için AI ve lityum-iyon hücreleri devlet için 'doğru' tahmini vermek ücret ve sağlık.
Yayınlanan makaleye göre, veriye dayalı makine öğrenimi modeli teknolojisi, üreticilerin, yaşam sürelerini yaklaşık% 10 oranında yanlış hesaplayan tipik pil modellerine göre döngü ömrünü% 6'ya kadar artırmak için yazılımı doğrudan pil cihazlarına yerleştirmelerine izin verebilir.
Pillerin performansı, maliyeti ve güvenliği, elektrikli araçların (EV'ler) başarılı gelişimini belirleyen faktörlerdir. Şu an itibariyle lityum iyon (Li-ion) piller, döngü ömürleri ve makul enerji yoğunlukları nedeniyle diğer pillere göre tercih edilmektedir. Bununla birlikte, Li-ion piller hakkında daha fazla araştırma yapılırsa, güvenlik ve verimliliğin endişe konusu olacağı daha karmaşık pil dinamiklerine yol açacaktır. Bu nedenle, güvenliği optimize edebilen ve izleyen gelişmiş bir akü yönetim sistemi, araçların elektrifikasyonu için çok önemlidir.
Sağlık durumunu, şarj durumunu ve kalan faydalı ömrü tahmin etmek için makine öğrenimi algoritmaları uygulanmıştır. Veriye dayalı modellere odaklanıldı ve bunlar makine öğrenimi teknikleriyle birleştirildi. Bu modeller daha güçlü görünmektedir ve düşük hesaplama maliyetiyle yüksek doğruluk elde etmenin yanı sıra sistem hakkında önceden bilgi sahibi olmadan da öngörülebilir. Veri depolama cihazlarının maliyetlerinin düşürülmesi ve hesaplama teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, veriye dayalı makine öğrenimi, gelecekte gelişmiş pil modellemesi için en umut verici yaklaşım gibi görünüyor.
Çalışmanın amacı, pil endüstrisi üzerinde dönüştürücü bir etki yaratmak ve makine öğreniminin bir pilin sağlığını ve ömrünü nasıl doğru bir şekilde tahmin edip iyileştirebileceğini vurgulamaktır. Bu, üreticilerin yazılımı doğrudan pil cihazlarına yerleştirmelerine ve tüketici için kullanım ömrü hizmetlerini iyileştirmelerine olanak tanıyacak.