研究者は機械学習でバッテリーの寿命を予測できるようになりました
5月 7, 2022
あなたが生まれた日に、あなたがどれだけ長く生きるかを両親に告げる超能力者を想像してみてください。 同様の経験は、新しい計算モデルを使用して、わずか1サイクルの実験データに基づいてバッテリーの寿命を計算しているバッテリー化学者にも可能です。
新しい研究では、米国エネルギー省の研究者（DOE）アルゴンヌ国立研究所は、機械学習の力を利用して、さまざまな電池の化学的性質の寿命を予測しています。 科学者は、6つの異なる電池の化学的性質を表す300個の電池のセットからアルゴンヌで収集された実験データを使用することにより、さまざまな電池がどれだけ長く循環し続けるかを正確に判断できます。
機械学習アルゴリズムでは、科学者はコンピュータープログラムをトレーニングして、最初のデータセットを推測し、そのトレーニングから学んだことを利用して、別のデータセットを決定します。
「「携帯電話から電気自動車、グリッドストレージに至るまで、さまざまな種類のバッテリーアプリケーションにとって、バッテリーの寿命はすべての消費者にとって基本的に重要です」と、この研究の著者であるアルゴンヌの計算科学者NoahPaulsonは述べています。 。「「バッテリーが故障するまで何千回もサイクルしなければならないのは何年もかかることがあります。 私たちの方法は、さまざまなバッテリーの性能をすばやく確認できる一種の計算テストキッチンを作成します。」
「「現在、バッテリーの容量がどのように低下するかを評価する唯一の方法は、実際にバッテリーを循環させることです」と、アルゴンヌの電気化学者スーザンは付け加えました。 。「「スー」バビネック、研究の別の著者。 。「「非常に高価で、時間がかかります。」
ポールソンによれば、バッテリーの寿命を確立するプロセスは難しい場合があります。 。「「現実には、バッテリーは永遠に続くわけではなく、バッテリーの寿命は、バッテリーの使用方法、デザイン、化学的性質によって異なります」と彼は述べています。 。「「今まで、バッテリーがどれくらい続くかを知るための素晴らしい方法は本当にありませんでした。 人々は、新しいバッテリーにお金を使わなければならないまでの期間を知りたがるでしょう。」
この研究のユニークな側面の1つは、さまざまな電池のカソード材料、特にアルゴンヌの特許取得済みのニッケル-マンガン-コバルト（NMC）ベースのカソード。 。「「さまざまな化学的性質を表すバッテリーがあり、それらが劣化して故障するさまざまな方法がありました」とPaulson氏は述べています。 。「「この研究の価値は、さまざまなバッテリーの性能に特徴的な信号が得られたことです。」
この分野でのさらなる研究は、リチウムイオン電池の未来を導く可能性があるとポールソン氏は語った。 。「「私たちができることの1つは、既知の化学でアルゴリズムをトレーニングし、未知の化学で予測を行わせることです」と彼は言いました。 。「「基本的に、このアルゴリズムは、より長い寿命を提供する新しく改良された化学の方向を示すのに役立つ可能性があります。」
このように、ポールソンは、機械学習アルゴリズムが電池材料の開発とテストを加速できると信じています。 。「「あなたが新しい材料を持っていて、それを数回循環させたとしましょう。 私たちのアルゴリズムを使用してその寿命を予測し、実験的に循環させ続けるかどうかを決定することができます。」
「「研究室の研究者であれば、より迅速に評価できるため、より多くの材料をより短時間で発見してテストできます」とBabinec氏は付け加えました。
研究に基づく論文、 。「「機械学習の特徴工学により、バッテリー寿命の早期予測が可能になりました、」は、Journal ofPowerSourcesの2月25日オンライン版に掲載されました。
PaulsonとBabinecに加えて、この論文の他の著者には、ArgonneのJoseph Kubal、Logan Ward、Saurabh Saxena、WenquanLuが含まれます。
