平安出行，从细节做起，让我们遵循交通规则，共同维护道路安全。随着社会经济和科技的高速发展，人们的生活质量不断提高，路援帮小编现在给大家介绍一下阿贡研究人员通过机器学习来快速预测电池寿命，希望能够帮助大家。
据外媒报道，电池化学家利用新的计算模型，仅基于单周期实验数据，即可计算电池寿命。
美国能源部阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）的研究人员借助于机器学习，预测一系列不同电池化学成分的生命周期。该实验室收集一组代表六种不同电池化学成分的300个电池的实验数据。研究人员利用这些数据，可以精准确定不同电池的持续循环时间。
在机器学习算法中，研究人员训练一个计算机程序，基于一组初始数据做出推论。然后，利用从训练中学到的东西，对另一组数据做出决策。阿贡计算科学家Noah Paulson表示：“对用户来说，不论是哪种电池应用，如手机、电动汽车和电网存储，电池的寿命都具有重要意义。一块电池可能要经过数千次循环才会失效，这大概需要数年时间。通过这种方法，可以快速确定不同电池的性能。”
“目前，评估电池容量衰减的唯一方法是实际循环电池。”阿贡电化学专家Susan "Sue" Babinec补充说，“这样做的成本很高，而且需要很长时间。”
确定电池寿命的过程可能比较麻烦。据介绍，“现实情况是，电池不可能永远使用下去。其使用寿命取决于具体的使用方式，以及电池的设计和化学成分。目前为止，还没有一种很好的方法，可以测定电池能使用多长时间。”
此项研究的独特之处在于，受益于阿贡对各种电池正极材料所做的大量实验工作，尤其是阿贡获得专利的镍锰钴（NMC）基正极。Paulson表示：“这些代表不同化学成分的电池，会以不同的方式降解和失效。这项研究的价值在于，提供了反映不同电池性能的信号。”
Paulson表示，对这一领域进行深入研究，对锂离子电池的未来发展具有指导意义。“阿贡所能做的事情之一是，通过已知化学成分训练算法，并对未知化学成分做出预测。从本质上说，该算法有助于找到新的、改进的化学物质，从而延长电池寿命。”
研究人员认为，这种机器学习算法可以加速电池材料的开发和测试。
以上就是我们整理的阿贡研究人员通过机器学习来快速预测电池寿命，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，路援帮往后会继续推荐阿贡研究人员通过机器学习来快速预测电池寿命相关内容。