开车不喝酒、喝酒不开车，安全文明出行。大家好,很多人对研究人员开发出全新机器学习算法 可准确估算电池健康状况的基本情况还不是很了解,现在让我们一起来看看，希望能帮助到大家。
据外媒报道，从整合间歇性能源和需求，到交通运输部门通过电动汽车（EV）、火车和船舶解锁无碳电力，再到先进的电子和机器人应用，电池在各种应用中变得日益重要。但电池存在一个重大问题，即其性能会随工作条件快速退化。而评估电池的当前健康状态非常困难，不仅需要中断电池工作，并且需要专用设备才能完成较长的充放电过程。
英国爱丁堡赫瑞-瓦特大学（Heriot-Watt University）智能系统小组（Smart Systems Group）的研究人员与美国马里兰大学（University of Maryland）计算机辅助寿命周期工程中心（CALCE）的研究人员共同开发出一种全新方法，可通过向人工智能（AI）算法提供原始电池电压和当前运行数据来估算电池健康状态，无需考虑工作环境及电池设计或化学性能。
AI框架设计Darius Roman博士表示：“目前，电池退化数据驱动模型的开发取决于进行更快推理的算法的发展。尽管研究人员通常在模型或算法开发上花费大量时间，但很少有人会花时间理解算法应用的工程环境。相较之下，此次研究是从头开始。首先，马里兰大学CALCE小组内部进行了电池退化测试，我们通过与其合作了解电池退化。之后又利用数据设计可抓取电池退化信息的功能，随后选出最重要的功能，最终部署该AI技术评估电池健康状况。”
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