Microsoft Research представляет BatteryML инструмент с открытым исходным кодом для машинного обучения по деградации батареи

Microsoft Research представляет BatteryML - инструмент с открытым исходным кодом для машинного обучения по деградации батареи.

Литий-ионные аккумуляторы стали ключевым компонентом энергетического хранения в современной эпохе благодаря своей высокой энергетической плотности, долгому сроку службы и низким показателям саморазряда. Эти характеристики сделали их незаменимыми в различных отраслях, от электромобилей и потребительской электроники до систем возобновляемой энергии. Однако у этих аккумуляторов есть свои сложности, особенно в области деградации емкости и оптимизации производительности. Эти проблемы стали центральными в текущих исследованиях по улучшению батарейной технологии.

Сложность деградации емкости

Деградация емкости в литий-ионных аккумуляторах – это сложная проблема, влияющая на различные факторы, включая температуру, скорости зарядки-разрядки и состояние заряда. Решение этих переменных является важным для улучшения как производительности, так и срока службы этих аккумуляторов. Отрасль отреагировала, разработав продвинутые системы управления аккумуляторами и применяя методы машинного обучения для улучшения точности прогнозирования и оптимизации производительности.

Представляем BatteryML

Чтобы справиться с этими проблемами прямо сейчас, Microsoft недавно представила BatteryML – инструмент с открытым исходным кодом для исследователей машинного обучения, ученых по аккумуляторам и материаловедению. Этот инструмент призван предоставить всеобъемлющее решение для проблем, связанных с литий-ионными аккумуляторами, особенно деградацией емкости.

• Исследователи Microsoft представляют InstructDiffusion универсальную и общую интеллектуальную систему для выравнивания задач компьютерного зрения с инструкциями человека.
• Могут ли большие языковые модели реально решать математические задачи? Это исследование искусственного интеллекта AI представляет MathGLM надежную модель для решения математических задач без калькулятора.
• Квантовый ускоритель cuQuantum с помощью PennyLane позволяет симуляциям использовать суперкомпьютеры

Использование машинного обучения для оптимизации аккумуляторов

BatteryML использует алгоритмы машинного обучения для улучшения различных аспектов производительности аккумулятора. Сюда входят моделирование затухания емкости, прогнозирование состояния здоровья и оценка состояния заряда. Используя методы машинного обучения, BatteryML предлагает более точный и эффективный способ прогнозирования и анализа производительности аккумулятора, продлевая его срок службы и надежность.

Заключение

По мере роста спроса на эффективные и долговечные решения для хранения энергии, инструменты, подобные BatteryML, становятся все более важными. Используя передовые методы машинного обучения, BatteryML решает проблемы деградации емкости и открывает новые возможности для оптимизации производительности. Это является значительным шагом вперед в стремлении сделать литий-ионные аккумуляторы более надежными и эффективными, чтобы удовлетворить все возрастающие энергетические потребности различных отраслей.