因環(huán)保和維護(hù)成本低等優(yōu)勢，電動汽車（EV）變得越來越普遍，乘用車、公共汽車和出租車很多也都是電動汽車。但電池耗盡或使用壽命結(jié)束時，很容易發(fā)生事故。因此，對電動汽車中常用的鋰電池進(jìn)行精確的容量和壽命預(yù)測至關(guān)重要。

據(jù)外媒報(bào)道，由SeungchulLee教授領(lǐng)導(dǎo)的浦項(xiàng)科技大學(xué)（POSTECH）研究團(tuán)隊(duì)，和機(jī)械工程系博士生SungWookKim，以及漢陽大學(xué)（HanyangUniversity）Ki-YongOh教授合作開發(fā)出一種新型人工智能（AI）技術(shù)，可以準(zhǔn)確預(yù)測鋰電池的容量和壽命。通過將物理領(lǐng)域知識和人工智能相結(jié)合，該技術(shù)大大提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性。

預(yù)測電池容量的方法有兩種：一種是基于物理的模型，簡化了電池復(fù)雜的內(nèi)部結(jié)構(gòu)；另一種是人工智能模型，使用電池的電氣和機(jī)械響應(yīng)。然而，傳統(tǒng)的AI模型要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。此外，當(dāng)將傳統(tǒng)AI模型應(yīng)用于未經(jīng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)時，其預(yù)測精度非常低。因此要下一代人工智能技術(shù)。

為了用更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有效地預(yù)測電池容量，研究團(tuán)隊(duì)將不同于傳統(tǒng)方法的特點(diǎn)提取策略和基于物理領(lǐng)域知識的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合。結(jié)果，測試各種容量和壽命分布的電池時，預(yù)測精度提高了20%。通過確認(rèn)結(jié)果的一致性可確保其可靠性。預(yù)計(jì)這些成果將為將高度可靠的基于物理知識的人工智能應(yīng)用于各個行業(yè)奠定基礎(chǔ)。

浦項(xiàng)科技的Lee教授表示：基于數(shù)據(jù)的人工智能已通過物理知識克服了其局限性。而構(gòu)建大數(shù)據(jù)的難度也因差異化特點(diǎn)提取技術(shù)的發(fā)展而降低。

漢陽大學(xué)的Oh教授補(bǔ)充說：此項(xiàng)研究意義重大，因?yàn)樗梢詼?zhǔn)確預(yù)測下一代電動汽車的電池剩余壽命，從而有助于向公眾推廣電動汽車。