劃重點(diǎn)
01人工智能在電池安全領(lǐng)域取得重大突破，亞利桑那大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)將機(jī)器學(xué)習(xí)與熱傳感器相結(jié)合，有效預(yù)測(cè)和識(shí)別電池?zé)崾Э厥录?/p>
02該團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)控和早期干預(yù)，降低電動(dòng)汽車發(fā)生災(zāi)難性故障的可能性。
03除此之外，AI技術(shù)還在幫助科技公司快速找出動(dòng)力電池中的缺陷，提高質(zhì)量檢查速度。
04同時(shí)，AI模型可通過(guò)繪制分子圖來(lái)發(fā)現(xiàn)下一代材料，有望提高電池壽命和性能。
05盡管如此，電池制造仍被認(rèn)為是藝術(shù)而非科學(xué)，AI在電池領(lǐng)域的應(yīng)用潛力仍需數(shù)年時(shí)間才能實(shí)現(xiàn)。
以上內(nèi)容由騰訊混元大模型生成，僅供參考
撰文/ 涂彥平
編輯/ 黃大路
設(shè)計(jì)/ 師 超
來(lái)源/ Automotive News，springwise
誰(shuí)也沒(méi)有想到，AI會(huì)成為2024年諾貝爾獎(jiǎng)的最大贏家，物理獎(jiǎng)和化學(xué)獎(jiǎng)兩大獎(jiǎng)項(xiàng)都與人工智能研究有關(guān)。
很多人第一次知道，機(jī)器學(xué)習(xí)的模型是基于物理方程的，而人工智能被用來(lái)研究蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。
不知不覺(jué)，我們已經(jīng)步入AI時(shí)代。
隨著電動(dòng)汽車在世界各地越來(lái)越受歡迎，人們對(duì)電池安全性的擔(dān)憂比以往任何時(shí)候都更加緊迫。當(dāng)AI與電池結(jié)合起來(lái)，又會(huì)有怎樣的圖景？
預(yù)防熱失控動(dòng)力電池安全性的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是熱失控，它是由不可預(yù)測(cè)的溫度飆升引發(fā)的，可能導(dǎo)致鋰離子電池發(fā)生災(zāi)難性火災(zāi)甚至爆炸。
亞利桑那大學(xué)（the University of Arizona）的新研究提供了一種新穎的解決方案來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題，將機(jī)器學(xué)習(xí)與熱傳感器相結(jié)合。
首席研究員、博士生巴薩布蘭詹達(dá)斯戈斯瓦米（Basab Ranjan Das Goswami）和項(xiàng)目首席研究員維塔利尤爾基夫（Vitaliy Yurkiv）教授開(kāi)發(fā)了一種系統(tǒng)，可以感知、預(yù)測(cè)和識(shí)別電動(dòng)汽車電池內(nèi)的熱失控事件。
熱傳感器被包裹在單個(gè)電芯上（多達(dá)1000個(gè)電芯緊密地?cái)D在一起組成一個(gè)完整的電池），這些傳感器被輸入到根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。
該算法通過(guò)分析模式來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的過(guò)熱事件，并對(duì)潛在故障發(fā)出預(yù)警。戈斯瓦米在接受Springwise采訪時(shí)解釋說(shuō)：“這種方法可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控和早期干預(yù)，降低電動(dòng)汽車發(fā)生災(zāi)難性故障的可能性。”
戈斯瓦米和尤爾基夫教授使用的方法有別于傳統(tǒng)方法，因?yàn)樗麄儎?chuàng)新性地將AI和多物理場(chǎng)模型與輕型傳感器結(jié)合在一起。這比使用笨重的熱成像技術(shù)更具成本效益，而且可以集成到現(xiàn)有的電池管理系統(tǒng)中，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)溫度峰值。
正如戈斯瓦米總結(jié)的那樣，“這種學(xué)科融合使我們能夠從被動(dòng)的安全措施轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的預(yù)防措施。”
該團(tuán)隊(duì)從美國(guó)國(guó)防部的“國(guó)防激勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)研究計(jì)劃”獲得了599808美元的資助。他們還在探索與汽車制造商合作，將這項(xiàng)技術(shù)投入商業(yè)應(yīng)用。
找出電池缺陷很多科技公司都急于找出動(dòng)力電池中可能導(dǎo)致火災(zāi)和其他問(wèn)題的缺陷，AI正在幫助他們做到這一點(diǎn)。
他們正在訓(xùn)練AI模型來(lái)快速評(píng)估電池中哪些是正常的，哪些是不正常的。自動(dòng)化工具大大加快了質(zhì)量檢查速度。
PDF Solutions電池解決方案總監(jiān)Peter Kostka于10月10日在底特律電池展上表示：“AI的關(guān)鍵在于可擴(kuò)展性：部署得越多，效果就越好。”
PDF Solutions教它的AI模型來(lái)理解電池結(jié)構(gòu)。
“如果我們的模型了解到，‘嘿，這些是我通常應(yīng)該看到的東西’……那么相同的模型就可以應(yīng)用于不同的生產(chǎn)線，并且我們可以獲得可擴(kuò)展性。”他說(shuō)。
UnitX還使用AI來(lái)改進(jìn)缺陷識(shí)別過(guò)程。其3D技術(shù)可以高速識(shí)別細(xì)微的異常情況。首席執(zhí)行官Keven Wang在電池展上表示，它還可以檢測(cè)比2D視覺(jué)更深的深度。
在UnitX案例研究中，人類操作員每5分鐘掃描一個(gè)電池，而AI工具每3.5秒掃描一個(gè)。Wang說(shuō)，根據(jù)該案例研究，工廠可以通過(guò)使用AI工具重新分配三名人工檢查員。
他說(shuō)：“它需要看到以前看到過(guò)的缺陷，但你會(huì)驚訝于它有多好以及教學(xué)所需的樣本如此之少。”
加速開(kāi)發(fā)速度AI軟件提供商Monolith的首席執(zhí)行官理查德阿爾菲爾德(Richard Ahlfeld)表示，電池公司多年來(lái)一直在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，但大部分電池行業(yè)尚未接受AI。他說(shuō)，這項(xiàng)技術(shù)可以將電池測(cè)試時(shí)間縮短一半。
“電動(dòng)汽車競(jìng)賽已經(jīng)變得更加激烈。”他說(shuō)，“人們現(xiàn)在會(huì)想，‘好吧，我們還能做些什么來(lái)加快速度呢？’而且這是一個(gè)已經(jīng)被證明可以大大加快開(kāi)發(fā)速度的工具。”
Monolith的AI軟件幫助Jota Sport賽車工程師優(yōu)化和驗(yàn)證賽道測(cè)試和模擬數(shù)據(jù)
蔚來(lái)歐洲公司在9月表示，將使用Monolith的技術(shù)構(gòu)建一個(gè)聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型，用于將當(dāng)前的車輛現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)與基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。它還將減少電池?cái)?shù)據(jù)清理、重新采樣、分析和檢測(cè)異常的時(shí)間。
發(fā)現(xiàn)下一代材料很多公司開(kāi)始使用AI通過(guò)車輛的電池管理系統(tǒng)來(lái)預(yù)測(cè)和優(yōu)化電池健康狀況；通過(guò)ChatGPT進(jìn)行清理、分類和重組；并繪制分子圖以發(fā)現(xiàn)下一代材料。
阿爾菲爾德表示，了解健康狀況可以幫助駕駛員優(yōu)化充電，并有可能將電池壽命延長(zhǎng)10%至20%。
SES AI首席執(zhí)行官胡啟朝表示，SES AI正在開(kāi)發(fā)AI模型，以繪制比人類能夠繪制的更多的分子圖。他說(shuō)，這些模型可以變得和頂級(jí)化學(xué)家一樣聰明，甚至更聰明。
SES AI相信這些分子圖將加速材料的發(fā)現(xiàn)，從而解決電動(dòng)汽車、電子產(chǎn)品、電網(wǎng)存儲(chǔ)和其他應(yīng)用中的任何電池問(wèn)題。
但人類科學(xué)家是使數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)揮作用的關(guān)鍵。
“人類科學(xué)家仍然需要合成模型、使用和實(shí)際測(cè)試電池。所以這幾乎就像是由模型來(lái)創(chuàng)造想法，但想法的驗(yàn)證仍然由人類來(lái)完成。”他說(shuō)。
AI的未來(lái)？麥肯錫公司未來(lái)出行研究中心汽車和裝配業(yè)務(wù)合伙人帕特里克赫茨克（Patrick Hertzke）表示，化學(xué)材料的進(jìn)步是AI在電池領(lǐng)域最令人興奮的潛力所在。
他說(shuō)，許多公司正在進(jìn)行增量測(cè)試以改進(jìn)電池。
“這就像制造疫苗或制造藥物一樣。這并不容易，也不是線性的。”赫茨克說(shuō)。但基于制藥領(lǐng)域的突破，“你同樣應(yīng)該對(duì)電池領(lǐng)域化學(xué)改進(jìn)的潛力感到非常興奮。”
電池技術(shù)公司表示，這種潛力可能還需要數(shù)年時(shí)間。
“電池制造與其說(shuō)是一門科學(xué)，不如說(shuō)是一門藝術(shù)。”BattGenie公司首席執(zhí)行官馬南帕塔克（Manan Pathak）在電池展上說(shuō)，“要想擁有端到端的制造工藝，制造出真正好的、可重復(fù)的、錯(cuò)誤率極低的電池，是非常困難的。”
Wang說(shuō)，即使要捕捉缺陷，AI模型也需要人工培訓(xùn)。
“AI是另一種形式的算法。”Wang說(shuō)，“它不是靈丹妙藥。它不是魔法。它能很好地預(yù)測(cè)事物。”
