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利用人工智能打造下一代電池 推動實現全面電動化未來

作者: 沈陽蓄電池研究所新聞中心 來源:蓋世汽車新能源

據外媒報道,向全面電動化未來過渡,取決于成本低、性能更高和更安全的電池。采用固態方法等下一代電池化學來優化電池的能量密度和功率,已取得不同程度的成功。然而,目前還沒有一種方法能達到商業化階段,以滿足對先進技術的爆炸式增長需求,如電動汽車、醫療設備、無人機和能源存儲解決方案等。

隨著各國爭奪全球電池市場(預計到2027年將達到2797億美元),人工智能(AI)已成為加快創新速度的一種富有前景的工具。

新一代電池必須能夠快速充電,同時不出現故障。這些電池還需要超越當前性能標準,保持較低的重量,并由易于大規模生產的材料構成。研究人員花費數十年時間來探討解決方案,由于實驗緩慢、周轉時間長以及艱難的發現過程,相關進展緩慢。AI有助于解決這些長期挑戰,并縮短評估電池材料、電芯架構和化學物質的過程,將其從數年減少為數月。

解決評估期過長的問題

生成電池性能數據的傳統方法,是不斷向電池電芯中注入能量,直到電池耗盡。研究人員不得不耗費多年時間,對電池進行成千上萬次充放電,才能得到所需要的結果。通過這種方法來預測電池退化,對于開發更安全、更不易燃燒的電池至關重要。然而,考慮到一些相對較新的應用正在迅猛發展,如電動汽車和家用太陽能+儲能技術,顯然沒有多少時間可以浪費了。

電池科學家采用系統級方法,通過AI來更有效地測試和了解電池組,及其集成和預期性能。這類AI應用還包括各種電芯類型,以及其中不同的化學成分和預期性能,并有助于確定在多個電池或電池組中分配能量的最佳方法。

更快、更有效地發現材料

以前,研究人員面臨著艱巨的任務,即縮小下一代電池應用所需替代材料的范圍。這一過程需要評估人員分析從測試過程中收集的大量數據。研究人員的操作速度,只能和計算信息的機器一樣快,而這往往需要數年時間才能有所進步。

通過AI,可以發現一些原本不會考慮的有用材料組合。將人工智能應用于材料發現過程,已在超導體等許多領域產生了有趣的結果,在電池領域將具有良好的應用前景。

利用AI優化電池結構

以往幾十年,人們大多致力于通過電池化學來改良電池。然而,改變電池的物理性質,已被證明可以提高電池的關鍵性能指標,如密度、容量和安全性等。電池科學家可以利用AI,更好地了解電極水平上的結構-屬性關系,以便為任何既定應用設計最佳電池結構。根據電池的使用方式和其他技術規格,AI可以對可能的結構設計提出有價值的建議,從而優化電池性能。

甚至可以調整AI算法,基于尚未應用的新興技術和化學方法,提出可能性。這就像擁有一家快速建筑的電池原型工廠。從節省時間和成本的角度來看,對整個價值鏈來說頗有益處。

例如,電動汽車的性能在很大程度上取決于電池電芯。將其與AI結合起來,以更好地了解如何提高電芯性能,而不僅僅是改進電池管理系統,具有重要意義。這將有助于為電動汽車應用開發下一代電池奠定基礎。

人工智能會決定電池競賽的勝負嗎?

在電池科學領域,盡管人工智能仍是新興應用,已有很多展示其巨大潛力的例子。例如,斯坦福大學、麻省理工學院和豐田研究所的研究人員,利用AI確定在10分鐘內為電動汽車電池充電的最佳方法。傳統方法需要500天的評估過程,而該團隊利用具有高度針對性的AI算法,在短短16天內,就從224個選項中確定了最佳充電方法。

不僅是研究人員,很多大公司也在采取這種作法。大眾正在與谷歌合作,利用AI和量子計算來模擬和優化高性能電池的結構。松下聲稱,受益于AI,其在測試新設計時,可以大幅減少電池充放電的必要次數。這些只是其中幾個例子,隨著機器學習技術的發展,相關應用和優勢也將迅猛發展。

目前,電池行業的競爭環境越來越激烈。下一代電池實現商業化的時間,從5年到15年不等。保持競爭優勢可能取決于,通過AI來加快測試階段,并確定可以實現成本效率和性能改進的領域。


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