Уявіце сабе экстрасэнса, які ў дзень вашага нараджэння паведамляе вашым бацькам, колькі вы пражывяце. Падобны досвед магчымы для хімікаў, якія спецыялізуюцца на акумулятарах, выкарыстоўваючы новыя вылічальныя мадэлі для разліку тэрміну службы акумулятараў, грунтуючыся ўсяго на адным цыкле эксперыментальных дадзеных.

У новым даследаванні даследчыкі з Аргонскай нацыянальнай лабараторыі Міністэрства энергетыкі ЗША (DOE) звярнуліся да магчымасцей машыннага навучання для прагназавання тэрміну службы шырокага дыяпазону розных хімічных складаў акумулятараў. Выкарыстоўваючы эксперыментальныя дадзеныя, сабраныя ў Аргонскай лабараторыі з набору з 300 акумулятараў, якія прадстаўляюць шэсць розных хімічных складаў, навукоўцы могуць дакладна вызначыць, як доўга розныя акумулятары будуць працягваць цыклічна разраджацца і зараджацца.

Даследчыкі з Аргона выкарысталі мадэлі машыннага навучання для прагнозаў тэрміну службы батарэі для шырокага спектру розных хімічных рэчываў. (Выява Shutterstock/Sealstep.)

У алгарытме машыннага навучання навукоўцы навучаюць камп'ютэрную праграму рабіць высновы на аснове пачатковага набору дадзеных, а затым выкарыстоўваюць атрыманыя з гэтага навучання дадзеныя для прыняцця рашэнняў на аснове іншага набору дадзеных.

«Для кожнага тыпу прымянення акумулятараў, ад мабільных тэлефонаў да электрамабіляў і сеткавых назапашвальнікаў, тэрмін службы акумулятара мае фундаментальнае значэнне для кожнага спажыўца», — сказаў навуковец-вылічальнік з Аргона Ноа Полсан, аўтар даследавання. «Неабходнасць тысяч разоў цыклічна зараджаць і разраджаць акумулятар, пакуль ён не выйдзе з ладу, можа заняць гады; наш метад стварае своеасаблівую вылічальную выпрабавальную кухню, дзе мы можам хутка вызначыць, як будуць працаваць розныя акумулятары».

«Зараз адзіны спосаб ацаніць, як змяншаецца ёмістасць батарэі, — гэта правесці цыкл зарадкі і разрадкі батарэі», — дадала электрахімік з Аргона Сьюзан «Сью» Бабінец, яшчэ адзін аўтар даследавання. «Гэта вельмі дорага і займае шмат часу».

Паводле слоў Полсана, працэс вызначэння тэрміну службы батарэі можа быць складаным. «Рэальнасць такая, што батарэі не служаць вечна, і тое, як доўга яны служаць, залежыць ад таго, як мы іх выкарыстоўваем, а таксама ад іх канструкцыі і хімічнага складу», — сказаў ён. «Да гэтага часу не было сапраўды добрага спосабу даведацца, як доўга праслужыць батарэя. Людзі захочуць ведаць, колькі часу ў іх засталося да таго часу, пакуль ім не прыйдзецца траціць грошы на новую батарэю».

Адзін унікальны аспект даследавання заключаецца ў тым, што яно абапіралася на шырокія эксперыментальныя даследаванні, праведзеныя ў Argonne з рознымі матэрыяламі для катодаў акумулятараў, асабліва на запатэнтаваным Argonne катодзе на аснове нікель-марганца-кобальту (NMC). «У нас былі акумулятары з розным хімічным складам, якія па-рознаму дэградавалі і выходзілі з ладу», — сказаў Полсан. «Каштоўнасць гэтага даследавання заключаецца ў тым, што яно дало нам сігналы, характэрныя для таго, як працуюць розныя акумулятары».

Далейшыя даследаванні ў гэтай галіне могуць вызначыць будучыню літый-іённых акумулятараў, сказаў Полсан. «Адна з рэчаў, якія мы можам зрабіць, — гэта навучыць алгарытм вядомаму хімічнаму складу і прымусіць яго рабіць прагнозы на невядомым хімічным узроўні», — сказаў ён. «Па сутнасці, алгарытм можа дапамагчы нам вызначыць новыя і ўдасканаленыя хімічныя склады, якія прапануюць больш працяглы тэрмін службы».

Такім чынам, Полсан лічыць, што алгарытм машыннага навучання можа паскорыць распрацоўку і тэставанне матэрыялаў для акумулятараў. «Дапусцім, у вас ёсць новы матэрыял, і вы некалькі разоў цыклічна яго апрацоўваеце. Вы можаце выкарыстоўваць наш алгарытм, каб прагназаваць яго тэрмін службы, а затым прымаць рашэнні аб тым, ці хочаце вы працягваць яго эксперыментальна цыклічна апрацоўваць ці не».

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

Артыкул, заснаваны на даследаванні, «Распрацоўка функцый для машыннага навучання дазволіла прагназаваць тэрмін службы батарэі на ранняй стадыі«», — з’явілася ў анлайн-выданні часопіса «Journal of Power Sources» ад 25 лютага.

Акрамя Полсана і Бабінеца, сярод аўтараў артыкула — Джозэф Кубал з Аргона, Логан Уорд, Саўрабх Саксена і Венкуан Лу.

Даследаванне было прафінансавана грантам Аргонскай лабараторыі па даследаваннях і распрацоўках (LDRD).