Kujutage ette selgeltnägijat, kes ütleb teie vanematele päeval, mil te sündisite, kui kaua te elate.Sarnane kogemus on võimalik ka akukeemikutel, kes kasutavad uusi arvutusmudeleid, et arvutada aku kasutusiga vaid ühe katseandmete tsükli põhjal.

Uues uuringus on USA energeetikaministeeriumi (DOE) Argonne'i riikliku labori teadlased pöördunud masinõppe võimsuse poole, et ennustada paljude erinevate akude keemiatoodete eluiga.Kasutades Argonne'is kogutud eksperimentaalseid andmeid 300 patareist, mis esindavad kuut erinevat akukeemiat, saavad teadlased täpselt kindlaks teha, kui kaua erinevad akud jätkavad tsüklit.

Argonne'i teadlased on kasutanud masinõppemudeleid, et ennustada aku tööiga paljude erinevate keemiliste ainete jaoks.(Pilt Shutterstocki/Sealstepi poolt.)

Masinõppe algoritmis koolitavad teadlased arvutiprogrammi, et teha järeldusi esialgse andmekogumi kohta, ja seejärel kasutavad nad koolitusest õpitut, et teha otsuseid teise andmekogumi kohta.

"Iga erinevat tüüpi akurakenduste puhul, alates mobiiltelefonidest kuni elektrisõidukiteni ja lõpetades võrgusalvestusega, on aku eluiga iga tarbija jaoks ülioluline," ütles Argonne'i arvutusteadlane Noah Paulson, uuringu autor.„Kui akut tuleb tuhandeid kordi tsüklistada, kuni see ebaõnnestub, võib kuluda aastaid;meie meetod loob omamoodi arvutusliku katseköögi, kus saame kiiresti kindlaks teha, kuidas erinevad akud töötavad.

"Praegu on ainus viis hinnata, kuidas aku mahutavus väheneb, aku tsüklistamine," lisas Argonne'i elektrokeemik Susan "Sue" Babinec, teine ​​​​uuringu autor."See on väga kallis ja võtab kaua aega."

Paulsoni sõnul võib aku tööea määramine olla keeruline."Tegelikkus on see, et akud ei kesta igavesti ja nende kestvus sõltub sellest, kuidas me neid kasutame, samuti nende disainist ja keemiast," ütles ta."Siiani ei ole olnud head võimalust teada, kui kaua aku vastu peab.Inimesed tahavad teada, kui kaua neil on aega, kuni nad peavad uue aku ostmiseks raha kulutama.

Uuringu üks ainulaadne aspekt on see, et see tugines Argonne'is tehtud ulatuslikule eksperimentaalsele tööle mitmesuguste akukatoodi materjalidega, eriti Argonne'i patenteeritud nikkel-mangaan-koobalti (NMC) katoodiga."Meil olid patareid, mis esindasid erinevat keemiat, millel on erinevad viisid, kuidas need lagunevad ja ebaõnnestuvad," ütles Paulson."Selle uuringu väärtus on see, et see andis meile signaale, mis on iseloomulikud erinevate patareide toimimisele."

Paulson ütles, et selle valdkonna edasised uuringud võivad suunata liitiumioonakude tulevikku."Üks asi, mida saame teha, on õpetada algoritmi tuntud keemia järgi ja lasta sellel teha ennustusi tundmatu keemia kohta," ütles ta."Põhimõtteliselt võib see algoritm aidata suunata meid uute ja täiustatud keemiate poole, mis pakuvad pikemat eluiga."

Nii võib Paulsoni arvates masinõppe algoritm kiirendada akumaterjalide väljatöötamist ja testimist."Ütleme, et teil on uus materjal, ja tiirutate seda paar korda.Võite kasutada meie algoritmi selle pikaealisuse ennustamiseks ja seejärel teha otsuseid, kas soovite jätkata selle eksperimentaalset kasutamist või mitte.

"Kui olete laboris uurija, saate lühema ajaga avastada ja katsetada palju rohkem materjale, kuna teil on nende hindamine kiirem," lisas Babinec.

Uuringul põhinev paber, "Masinõppe funktsioonide projekteerimine võimaldas varakult ennustada aku kasutusiga”, ilmus 25. veebruaril ajakirja Journal of Power Sources veebiväljaandes.

Lisaks Paulsonile ja Babinecile on artikli teiste autorite hulka Argonne'i Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena ja Wenquan Lu.

Uuringut rahastati Argonne'i labori juhitud teadus- ja arendustegevuse (LDRD) toetusest.