Umelá inteligencia pomáha vedcom na ceste k lepším batériám

0

Vedci z univerzít v Cambridge a Newcastli navrhli metódu monitorovania procesov v batériách, ktorá je 10-násobne presnejšia ako v prípade priemyselného štandardu. Využívajú pritom pomoc umelej inteligencie. Získané a interpretované informácie majú viesť k rýchlo nabíjateľným batériám s lepšou výkonnosťou a dlhšou životnosťou.

Ako vieme aj z vlastnej skúsenosti, napr. batérie elektromobilov a mobilných zariadení časom strácajú svoje vlastnosti – degradujú. Jedným z najvýraznejších príznakov je pritom strata kapacity. Deje sa tak vplyvom rôznych chemických procesov vo vnútri batérie.

A práve detailný monitoring týchto procesov, získanie fyzikálnych dát a ich správna interpretácia sú kľúčom k odhaleniu mechanizmov, ktoré batériám škodia. Toto poznanie pritom umožní navrhovať batérie tak, aby nedochádzalo k nežiadúcim procesom, čo povedie k bezpečnejším, trvácnejším a výkonnejším batériám.

Výstupy spracúva umelá inteligencia

„Zdokonalenie softvéru, ktorý monitoruje nabíjanie a vybíjanie a použitím dátami riadeného softvéru na ovládanie nabíjacieho procesu, môžeme dosiahnuť výrazné zlepšenie výkonu batérie,“ hovorí Dr. Alpha Lee z Cavendishovho laboratória univerzity v Cambridge.

Vedci navrhli metódu monitoringu batérie prostredníctvom vysielania elektrických impulzov a merania ich odozvy. Na spracovanie odozvy, resp. získaných dát sa používa model strojového učenia, čo je jednou z foriem umelej inteligencie. Model pritom dokáže odhaliť konkrétne javy, ktoré sú prejavom starnutia batérie.

V rámci tréningu modelu strojového učenia bolo uskutočnených viac ako 20 000 experimentálnych meraní. Model sa tak neustále učí odlišovať relevantné signály od nepodstatného šumu. Táto metóda je neinvazívna a aplikovateľná na všetky batériové systémy.

Rýchle nabíjanie a minimalizácia degradácie

Vedci ukázali, že umelá inteligencia dokáže v rámci modelu strojového učenia interpretovať signály spôsobom, ktorý poodhaľuje fyzikálne mechanizmy degradácie batérie. Model teda môže informovať o tom, ktoré signály najviac korelujú so starnutím batérie. Tým pádom je možne navrhnúť konkrétne experimenty, ktoré sa zameriavajú na odhaľovanie dôvodov degradácie.

Výskumníci z univerzít v Cambridge a Newcastli teraz využívajú svoju platformu s umelou inteligenciou na pochopenie mechanizmov degradácie batérií s rôznym chemickým zložením. Taktiež vyvíjajú optimálne protokoly pre nabíjanie batérií, ktoré umožnia rýchle nabíjanie a minimalizujú degradáciu.

Zdroj: University of Cambridge, titulný obrázok: Mike MacKenzie/Vpnsrus

SÚVISIACE ČLÁNKY:
Slovák šéfujúci „Tesla AI“ vysvetľoval, ako sa ich elektromobily učia
Švédski vedci ohlásili „protónovú batériu“ s nabíjaním v rádoch sekúnd
Elon Musk hovorí, že autá Tesla budú vybavené umelou inteligenciou typu KITT

Podporte článok zdieľaním cez:

O autorovi

Vyštudovaný Mediamatik na Žilinskej univerzite a šéfredaktor vášho jedinečného Tesla magazínu. Zaujímam sa o informácie z oblasti elektromobility, IKT, vedy, histórie a technologických inovácií. Okrem sýtenia svojích informačných a znalostných potrieb, športujem, spievam v rockovej kapele a rád chodím do prírody:-) Pripravujem pre Vás aj portál o dopravnom systéme HYPERLOOP. Kontaktovať ma môžete prostredníctvom redakčného emailu redakcia(zav.)teslamagazin.sk | Google+ |

Pridajte komentár