Уявіце сабе, што экстрасэнс кажа вашым бацькам у дзень вашага нараджэння, колькі вы пражывеце.Падобны вопыт магчымы для хімікаў-акумулятараў, якія выкарыстоўваюць новыя вылічальныя мадэлі для разліку тэрміну службы батарэі на аснове ўсяго аднаго цыклу эксперыментальных даных.

У новым даследаванні даследчыкі Аргонскай нацыянальнай лабараторыі Міністэрства энергетыкі ЗША (DOE) звярнуліся да магчымасці машыннага навучання, каб прагназаваць працягласць жыцця шырокага спектру розных хімічных рэчываў батарэй.Выкарыстоўваючы эксперыментальныя дадзеныя, сабраныя ў Аргоне з набору з 300 батарэй, якія прадстаўляюць шэсць розных хімічных складаў батарэй, навукоўцы могуць дакладна вызначыць, як доўга розныя батарэі будуць працягваць працаваць.

Даследчыкі Argonne выкарыстоўвалі мадэлі машыннага навучання, каб спрагназаваць тэрмін службы батарэі для шырокага спектру розных хімічных рэчываў.(Выява Shutterstock/Sealstep.)

У алгарытме машыннага навучання навукоўцы навучаюць камп'ютарную праграму рабіць высновы на аснове першапачатковага набору даных, а затым бяруць тое, што яна даведалася з гэтага навучання, каб прымаць рашэнні па іншым наборы даных.

«Для любога тыпу прымянення акумулятара, ад сотавых тэлефонаў да электрамабіляў і сеткавых назапашвальнікаў, тэрмін службы акумулятара мае фундаментальнае значэнне для кожнага спажыўца», — сказаў навуковец-вылічальнік з Аргона Ной Полсан, аўтар даследавання.​«Тысячы разоў зараджаць батарэю, пакуль яна не выйдзе з ладу, могуць заняць гады;наш метад стварае своеасаблівую вылічальную тэставую кухню, дзе мы можам хутка вызначыць, як будуць працаваць розныя батарэі».

«На дадзены момант адзіны спосаб ацаніць, як знікае ёмістасць батарэі, — гэта насамрэч зарадзіць батарэю», — дадала электрахімік з Аргона Сьюзен «Сью» Бабінец, іншы аўтар даследавання.«Гэта вельмі дорага і займае шмат часу».

Па словах Полсана, працэс устанаўлення тэрміну службы батарэі можа быць складаным.«Рэальнасць такая, што батарэі не служаць вечна, і іх працягласць залежыць ад таго, як мы іх выкарыстоўваем, а таксама ад іх дызайну і хімічнага складу», — сказаў ён.​«Да гэтага часу сапраўды не было выдатнага спосабу даведацца, як доўга будзе працаваць батарэя.Людзі захочуць ведаць, колькі часу ў іх ёсць, пакуль ім не прыйдзецца выдаткаваць грошы на новую батарэю».

Адным з унікальных аспектаў даследавання з'яўляецца тое, што яно грунтавалася на шырокай эксперыментальнай працы, праведзенай у Аргоне над рознымі катоднымі матэрыяламі батарэі, асабліва з запатэнтаваным катодам на аснове нікеля, марганца і кобальту (NMC).«У нас былі батарэі з рознымі хімічнымі рэчывамі, якія па-рознаму дэградавалі і выходзілі з ладу», — сказаў Полсан.«Каштоўнасць гэтага даследавання ў тым, што яно дало нам сігналы, характэрныя для таго, як працуюць розныя батарэі».

Далейшыя даследаванні ў гэтай галіне могуць вызначыць будучыню літый-іённых батарэй, сказаў Полсан.«Адна з рэчаў, якія мы можам зрабіць, гэта навучыць алгарытм на вядомай хіміі і прымусіць яго рабіць прагнозы на невядомай хіміі», — сказаў ён.«Па сутнасці, алгарытм можа дапамагчы нам накіраваць нас у напрамку новых і палепшаных хімічных рэчываў, якія прапануюць большы тэрмін службы».

Такім чынам, лічыць Полсан, алгарытм машыннага навучання можа паскорыць распрацоўку і тэставанне матэрыялаў для акумулятараў.​«Скажам, у вас ёсць новы матэрыял, і вы пракруціце яго некалькі разоў.Вы можаце выкарыстоўваць наш алгарытм, каб прагназаваць яго даўгавечнасць, а затым прыняць рашэнне адносна таго, ці хочаце вы працягваць эксперыментальнае цыкліраванне ці не».

«Калі вы даследчык у лабараторыі, вы можаце выявіць і выпрабаваць значна больш матэрыялаў за больш кароткі час, таму што ў вас ёсць больш хуткі спосаб іх ацэнкі», — дадаў Бабінец.

Дакумент, заснаваны на даследаванні, «Распрацоўка функцый для машыннага навучання дазволіла ранняе прагназаванне тэрміну службы батарэі», з'явіўся ў інтэрнэт-выданні Journal of Power Sources 25 лютага.

У дадатак да Полсана і Бабінца сярод іншых аўтараў артыкула Джозэф Кубал з Аргона, Логан Уорд, Саўраб Саксена і Вэнцюань Лу.

Даследаванне фінансавалася грантам Аргонскай лабараторыі даследаванняў і распрацовак (LDRD).