用機器學習預測電池壽命，助降低開發成本

作者 Daisy Chuang 發布日期 2022 年 05 月 10 日

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比起知道自己的壽命，許多人可能對手機電池壽命還比較有興趣，最近美國科學家便想透過機器學習來愈測電池的壽命。

現階段電池壽命多長，取決於使用方式、以及電池設計和化學成分，時至今日還沒有一個很好的辦法可以知道這顆電池可以使用多久，偏偏人們往往想要知道，自己多久才要買新的電池。

美國能源部（DOE）阿貢國家實驗室運算科學家 Noah Paulson表示，無論是從手機、電動車還是電網級儲能系統，針對不同類型的電池應用，電池壽命都是非常重要的資料。然而電池壽命長達好幾年，阿貢國家實驗室電化學家 Susan “Sue” Babinec 也補充，目前評估電池容量衰減速度的唯一方法，便是實際讓電池開始充放電循環，但成本非常高也很花時間。

對此阿貢國家實驗室團隊想利用機器學習的力量，來預測各種不同電池化學物質的壽命。團隊首先收集 300 個電池實驗數據，其中那些電池包含六種不同化學成分，讓科學家可以確定不同電池的循環壽命，隨後再透過機器學習演算法，先訓練電腦程式推斷初始資料，再套用到另一組資料上。

Babinec 指出，進一步研究有機會推導出鋰離子電池的未來，畢竟透過在已知的化學物質上訓練演算法，電腦之後也能預測其他化學物質的電池應用潛力，就某方面來說，該系統可能有助於為之後的電池材料指路、提供新材料和改進方向。

Babinec 認為機器學習可以加速電池材料的開發和測試，之後不用再實際測試新材料的循環壽命，可以先用該系統來預測它的壽命，然後再決定是否要繼續投資下去。

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