多年来，人工智能一直在改变世界的工作方式。从优化生产的算法，到智能手机或智能音箱上的语音激活虚拟助手，人工智能能够优化和自动化流程，使其更有效率和生产力。人工智能如何改善电池的研究和开发？以下是人工智能将彻底改变电池测试和开发方式的三种方式。
人工智能可以加快测试速度98%
传统上，电池是通过反复的充电/放电周期进行测试的。这使研究人员能够看到电池的性能如何随着时间的推移而恶化。然而，可能需要几个月的时间才能收集到足够的数据以进行准确的预测。这给测试过程增加了很多额外的时间。
有了人工智能，这个过程可以大大加快。一个联合 研究项目 斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究院利用人工智能预测电池的生命周期。利用数亿个数据点，研究人员对人工智能进行了训练，以预测每块电池还能持续多少个循环。人工智能能够在 9% 的范围内预测电池最终可持续的循环次数。仅根据前 100 个充电周期中的电压下降和其他因素，机器就能做到这一点。仅根据前五个循环，它还能预测电池的寿命是长还是短，准确率达到 95%。人工智能能够捕捉到电池性能的规律，比人工智能好得多。
同一团队利用这项技术找到了一个优化的快速充电协议。在这个 实验研究人员能够为一种电池化学成分找到最佳的充电协议，将通常可能需要两年的过程减少到只有16天。人工智能根据电池故障的数据进行训练，并从中学习，能够迅速确定测试的最佳方案。由于有许多不同的方法为同一电池充电，人工智能能够预测电池的化学成分对某种充电方法的反应，排除最有可能失败的方法，并测试最有可能成功的方法。有了这个，人工智能为研究人员提供了一个他们自己都无法预测的简单协议。人工智能不仅减少了获得有价值结果的时间，而且能够以人们自己可能想不到的方式思考和解决问题，真正提供了最佳解决方案。
人工智能可以帮助更好地了解电池的退化情况
在一个类似的项目中，来自剑桥大学和纽卡斯尔大学的研究人员利用一种机器学习算法，不仅预测电池的健康状况，而且还检测和跟踪退化的模式。
该研究小组制定了 一种监测电池性能的非侵入性方法 通过向电池发送不同频率水平的电脉冲并测量每个频率的电流。这些反应由经过两万多次测量训练的人工智能处理；机器可以确定哪些反应表明电池退化，哪些是不相关的噪音。同样的策略可用于不同的电池化学成分，这些数据为研究人员提供了一个起点，以进行关于如何以及什么导致电池退化的实验。
人工智能可以梳理材料数据库
另一种巧妙的人工智能使用方式是在 材料研究.有成千上万种分子可以成为电池的候选分子，美国能源部联合储能研究中心的研究小组认为 利用人工智能找到最好的一个.
传统上，如果科学家们怀疑一种分子可能适合用于电池，他们将不得不把它放在电池内并测试其性能。现在，通过机器学习，人工智能能够梳理材料库，找到可能能够满足不同性能要求的分子结构。
同样，阿贡国家实验室的科学家们正在 使用人工智能来识别电解质材料.他们的机器被训练来寻找具有理想特性的分子。虽然该算法尚未找到一个选项，但当它找到时，科学家们可以使用该材料来创建一个用于实验的测试细胞，并通过新的数据集进一步完善该算法。
电池科学家对开发能源解决方案以支持更绿色的未来感到紧迫，而人工智能在简化和优化这一过程中正发挥着重要作用。有了这项技术，我们可能很快就会有一个新的和改进的电池。
