MIT、史丹佛、豐田三強實驗:用 AI 研究鋰電池,兩年研發時程縮短到只剩一個月!

【我們為什麼編譯這篇文章】電動車鋰電池的運作機制複雜、變因多、開發困難,是許多車廠和研究機構積極研究的重點,而在 AI 科技越發進步的同時,也能用來協助電池開發!新研究發現,導入 AI 能將電池研究時程從兩年縮短為一個月,有效率地找出鋰電池最佳充電方法並 預測電池的壽命。(責任編輯:賴佩萱)

在史丹佛大學 Precourt 能源研究所的實驗室裡,有六個如冰箱大小的櫃子,設計被用來消耗電池的能源,而且越快越好,每個電池盒裡容納 100 個鋰電池,這些鋰電池每天會進行充電、放電數十次。

有點困惑嗎?

在一般情況下,鋰電池主要拿來用在電動車或是機械上提供電力,但這個實驗室鋰電池的使用目的,是盡可能產生大量的性能表現數據,提供給 AI 來優化,藉此研發出表現更好的電池。

朝低碳排放目標邁進,AI 協助找到電池最佳性能

許多科學家認為,要朝向無碳排放的目標,發展電動產業是重要的關鍵之一,但電池技術若跟不上科技的腳步,也將會讓這個目標的達成時間停滯不前。

現在面臨的困境是,其實或許有上千種的方式可以增加電池效能,但是要找到其中最符合效率與效益,需要大量的數據來驗證。而現在已許多有科學家透過 AI 技術模擬電池表現,找到充電速度與電池壽命的較佳平衡點。

例如,史丹佛大學、麻省理工學院以及豐田研究所的研究團隊在 2019 年成功用 AI 機器學習蒐集電池表現數據,並預測鋰電池的生命週期中,何時會開始性能表現下降。

過往 AI 需要花上數個月的時間才能預測其未來的性能與壽命,這個研究厲害之處在於,僅需要幾小時的數據搜集便可以預測電池壽命。

實驗室的兩年研究,AI 一個月就搞定

2020 年 2 月,這支研究團隊更近一步發現了可以在 10 分鐘內快速幫鋰電池充電的最佳方法,並將研究成果發表在期刊《Nature》上。他們在不到一個月的時間裡用 AI 技術就找到了快速幫鋰電池充電的方式。

在沒有 AI 幫助的情況下,要得到相同的結果可能要花上兩年的時間,主導這項研究的史丹佛大學材料科學家 William Chueh 透露,無論是要發現新的電池化學作用、或是找到更安全製造電池的方法,都是非常耗時的,而這些都能透過 AI 技術來減少時間。

對於 Chueh 來說,電池創新的步伐永遠不夠快,因電池的運作實在非常複雜,市場的一致目標是希望能用更便宜的原料、更好的化學技術、更有效率的製造方法來生產電池,而這其中有許多變因可以優化,AI 被認為正是可以大幅加速這些研究的一大利器。

AI 製造的智慧電池,提高電動車續航里程 20%

除了有實驗室的創新研究之外,也有許多公司將 AI 機器學習實際用於商業中,幫助機械或車輛電池提供更好的性能表現,例如位於斯洛伐克的新創 InoBat,正利用 AI 驅動的研究平台來開發新款的電動車電池。

InoBat 的 CEO 透露,AI 平台幫助他們可以全面性探索新的鋰電池化學物質,找尋各種可以加速開發過程的方法,透過 AI 可以模擬各種電池性能,一次修改不同的變因來進行優化。

InoBat 於日前推出了首款智慧電池,聲稱這顆電池可以提高電動車的續航里程接近 20%,預計 2021 可以開始進行量產,製造每年 100 兆瓦時的智慧電池,目標在 2025 年將達生產 10 吉瓦時的的規模,並產生 240,000 顆智慧電池。

參考資料

Wired》、科技產業資訊室

(本文提供合作夥伴轉載。)

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