![\"\"](\"https:\/\/battery9999.com\/wp-content\/uploads\/2022\/05\/171124-pre-257x200.jpg\")
<\/p>\n10.05.2022<\/p>\n
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Imaginez qu’un m\u00e9dium dise \u00e0 vos parents, le jour de votre naissance, combien de temps vous vivrez. Une exp\u00e9rience similaire est possible pour les chimistes des batteries qui utilisent de nouveaux mod\u00e8les informatiques pour calculer la dur\u00e9e de vie des batteries \u00e0 partir d’un seul cycle de donn\u00e9es exp\u00e9rimentales.<\/p>\n
Dans une nouvelle \u00e9tude, des chercheurs du laboratoire national Argonne du minist\u00e8re am\u00e9ricain de l’\u00e9nergie (DOE) ont fait appel \u00e0 la puissance de l’apprentissage automatique pour pr\u00e9dire la dur\u00e9e de vie d’un large \u00e9ventail de batteries de diff\u00e9rentes compositions chimiques. En utilisant les donn\u00e9es exp\u00e9rimentales recueillies \u00e0 Argonne \u00e0 partir d’un ensemble de 300 batteries repr\u00e9sentant six chimies de batterie diff\u00e9rentes, les scientifiques peuvent d\u00e9terminer avec pr\u00e9cision la dur\u00e9e de vie des diff\u00e9rentes batteries.<\/p>\n
Dans un algorithme d’apprentissage automatique, les scientifiques forment un programme informatique \u00e0 faire des d\u00e9ductions sur un ensemble initial de donn\u00e9es, puis utilisent ce qu’il a appris de cette formation pour prendre des d\u00e9cisions sur un autre ensemble de donn\u00e9es.<\/p>\n
“Pour chaque type d’application de batterie, des t\u00e9l\u00e9phones portables aux v\u00e9hicules \u00e9lectriques en passant par le stockage sur r\u00e9seau, la dur\u00e9e de vie de la batterie est d’une importance fondamentale pour chaque consommateur”, a d\u00e9clar\u00e9 Noah Paulson, informaticien \u00e0 Argonne et auteur de l’\u00e9tude. “Avoir \u00e0 faire tourner une batterie des milliers de fois jusqu’\u00e0 ce qu’elle tombe en panne peut prendre des ann\u00e9es ; notre m\u00e9thode cr\u00e9e une sorte de cuisine de test informatique o\u00f9 nous pouvons rapidement \u00e9tablir comment diff\u00e9rentes batteries vont se comporter”.<\/p>\n
“\u00c0 l’heure actuelle, la seule fa\u00e7on d’\u00e9valuer comment la capacit\u00e9 d’une batterie s’affaiblit est de la faire r\u00e9ellement fonctionner”, ajoute Susan “Sue” Babinec, \u00e9lectrochimiste \u00e0 Argonne et autre auteur de l’\u00e9tude. “C’est tr\u00e8s co\u00fbteux et cela prend beaucoup de temps”.<\/p>\n
Selon Paulson, le processus d’\u00e9tablissement de la dur\u00e9e de vie d’une batterie peut \u00eatre d\u00e9licat. “La r\u00e9alit\u00e9 est que les batteries ne sont pas \u00e9ternelles, et leur dur\u00e9e de vie d\u00e9pend de la fa\u00e7on dont nous les utilisons, ainsi que de leur conception et de leur chimie”, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. Jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent, il n’y avait pas vraiment de moyen efficace de savoir combien de temps une batterie allait durer. Les gens vont vouloir savoir combien de temps il leur reste avant de devoir d\u00e9penser de l’argent pour une nouvelle batterie.”<\/p>\n
Un aspect unique de l’\u00e9tude est qu’elle s’est appuy\u00e9e sur des travaux exp\u00e9rimentaux approfondis r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 Argonne sur divers mat\u00e9riaux de cathode de batterie, en particulier la cathode \u00e0 base de nickel-mangan\u00e8se-cobalt (NMC) brevet\u00e9e par Argonne. Nous avions des batteries qui repr\u00e9sentaient diff\u00e9rentes chimies, qui se d\u00e9gradaient et tombaient en panne de diff\u00e9rentes mani\u00e8res”, a d\u00e9clar\u00e9 Paulson. La valeur de cette \u00e9tude est qu’elle nous a donn\u00e9 des signaux qui sont caract\u00e9ristiques de la fa\u00e7on dont diff\u00e9rentes batteries fonctionnent.”<\/p>\n
Des \u00e9tudes plus pouss\u00e9es dans ce domaine pourraient guider l’avenir des batteries lithium-ion, a d\u00e9clar\u00e9 Paulson. L’une des choses que nous sommes en mesure de faire est d’entra\u00eener l’algorithme sur une chimie connue et de lui faire faire des pr\u00e9dictions sur une chimie inconnue”, a-t-il d\u00e9clar\u00e9. Essentiellement, l’algorithme peut contribuer \u00e0 nous orienter vers des produits chimiques nouveaux et am\u00e9lior\u00e9s qui offrent des dur\u00e9es de vie plus longues.”<\/p>\n
De cette fa\u00e7on, Paulson pense que l’algorithme d’apprentissage automatique pourrait acc\u00e9l\u00e9rer le d\u00e9veloppement et les tests des mat\u00e9riaux de batterie. “Disons que vous avez un nouveau mat\u00e9riau, et que vous le soumettez \u00e0 quelques cycles. Vous pourriez utiliser notre algorithme pour pr\u00e9dire sa long\u00e9vit\u00e9, et ensuite prendre des d\u00e9cisions quant \u00e0 savoir si vous voulez continuer \u00e0 le cycler exp\u00e9rimentalement ou non.”<\/p>\n
“Si vous \u00eates un chercheur dans un laboratoire, vous pouvez d\u00e9couvrir et tester beaucoup plus de mat\u00e9riaux en un temps plus court, car vous disposez d’un moyen plus rapide de les \u00e9valuer”, a ajout\u00e9 Babinec.<\/p>\n