【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
（本文提供合作夥伴轉載。）