С помощью ИИ ученые смогли точно измерить срок службы электронных батарей

Существенно повысить точность, с которой определяется степень износа литий-ионных аккумуляторов, удалось ученым при помощи машинного обучения, 6 апреля сообщает журнал Nature Communications.

Сегодня литий-ионные батареи используются во множестве предметов быта: от смартфонов до электромобилей. Тем не менее, для эффективного использования этой технологии нужны точные методы определения износа аккумуляторов. Это же нужно и для эффективной переработки батарей. При точном предсказании оставшегося срока жизни батарею можно либо сразу отправлять в утиль, либо повторно использовать в менее энергозатратной области.

На данный момент существуют различные методы для определения степени износа литий-ионных аккумуляторов, все имеют те или иные ограничения. Из них выделяется метод электрохимической импедансной спектроскопии — с его помощью можно получить данные и о параметрах материалов батареи, и о межфазных явлениях, и о электрохимических реакциях.

Все вместе это должно позволять точно узнать как степень износа батареи, так и общую информацию о ее состоянии. Но здесь же кроется и недостаток метода — взаимосвязанной информации настолько много, что становится крайне трудно выделить именно те значения, которые указывают на износ батареи.

Группе ученых в Великобритании удалось собрать более 20 000 результатов электрохимической импедансной спектроскопии аккумуляторов в самых разных состояниях, на разном уровне заряде, с разной температурой. Посредством этого наиболее полного в данной сфере набора данных исследователи обучили информационную систему.

В результате система стала способна определить степень износа и оставшийся заряд литий-ионных аккумуляторов в любой момент их использования и с помощью одного единственного импедансного замера. При этом точность определения превосходит другие известные методы.