機器學習助電動汽車電池發(fā)展加速
更廣泛的應(yīng)用
研究人員表示，他們的方法可以加速電池開發(fā)的幾乎每一個環(huán)節(jié):從設(shè)計電池的化學成分，到確定電池的大小和形狀，再到尋找更好的制造和存儲系統(tǒng)。這不僅會對電動汽車產(chǎn)生廣泛影響，還會對其他類型的能源存儲產(chǎn)生廣泛影響，而這是全球范圍轉(zhuǎn)向風能和太陽能的關(guān)鍵要求。
“這是一種進行電池開發(fā)的新方法，”該研究的作者之一、豐田研究院的科學家帕特里克赫林說�！澳憧梢耘c學術(shù)界和工業(yè)界的許多人共享數(shù)據(jù)，并自動分析這些數(shù)據(jù)，這將大大加快創(chuàng)新的速度�！�
赫林補充說，這項研究的機器學習和數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)以后將供電池科學家免費使用。他說，通過使用這個系統(tǒng)來優(yōu)化機器學習過程的其他部分，電池的發(fā)展——以及更新更好的技術(shù)的到來——可能會加快一個數(shù)量級甚至更多。
埃爾蒙說，這項研究方法的潛力甚至超出了電池領(lǐng)域。其他大數(shù)據(jù)測試問題，從藥物開發(fā)到優(yōu)化x射線和激光的性能，也可以通過使用機器學習優(yōu)化技術(shù)來實現(xiàn)。最終，他說：”隨著我們得到越來越好的算法，我們希望整個科學發(fā)現(xiàn)過程能夠大大加快。”
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