麥格納發布全新eBEAM電動車橋技術，加速皮卡電動化

科學家們在利用機器學習加速電池設計方面邁出了重要一步:將機器學習與從實驗中獲得的知識以及物理學指導下的方程相結合，從而找出快充鋰離子電池壽命縮短的原因。

(來源:SLAC)

據國外媒體報道，來自斯坦福大學、SLAC國家加速器實驗室、麻省理工學院和豐田研究所的研究人員首次將“科學機器學習”方法應用于電池周期，目標是將基礎研究與行業知識相結合，開發出一種可在10分鐘內充電的長壽命電動汽車電池。

主要研究人員Will Chueh表示，這項研究成果推翻了長期以來關于鋰離子電池如何充放電的假設，并為研究人員設計更耐用的電池提供了一套新的規則。

豐田研究所的高級研究科學家帕特里克·赫林(Patrick Herring)說:“通過了解電池內部的基本反應，我們可以延長電池壽命，實現更快的充電速度，并設計更好的電池材料。”

在之前的兩項研究進展中，研究人員使用了更多傳統的機器學習形式來大大加快電池測試和篩選可行充電方法的過程，以便找到最佳方法。然而，他們沒有找到一些電池比其他電池壽命長的潛在物理或化學原因。

Chueh說:“在這種情況下，我們正在教機器如何學習一種新的故障機制的物理原理，以設計一種更好、更安全的快速充電電池。快充會給電池帶來很大壓力，對電池造成損害。解決這個問題是促進電動汽車發展的關鍵，有助于減少對氣候的影響。”

將這三種方法結合起來，有望加快新電池技術的發展，將從實驗室到消費者手中的時間縮短多達三分之二。這種新的組合方法也可以用于開發電網級電池系統，用于更大規模的風力和太陽能發電。

這項新研究的重點是電池電極，它是由納米顆粒聚集在一起形成顆粒。在充放電過程中，鋰離子在正負極之間來回運動，進出顆粒。在這種持續的作用下，粒子會膨脹、收縮、斷裂，逐漸降低其儲存電荷的能力。快速充電只會讓事情變得更糟。

為了更詳細地觀察這一過程，研究小組觀察了由鎳、錳和鈷組成的陰極顆粒的行為，鎳、錳和鈷是電動汽車電池中使用最廣泛的材料之一。這些顆粒可以在電池放電時吸收鋰離子，在充電時釋放鋰離子。研究人員使用Slac的斯坦福同步輻射光源的X射線對快速充電的粒子進行了全面的觀察。然后，這些粒子被帶到勞倫斯伯克利國家實驗室的先進光源，并通過掃描X射線透射顯微鏡進行檢測，以跟蹤單個粒子。

科學的機器學習算法中包含了相關的實驗數據、來自快充數學模型的信息以及描述這一化學和物理過程的方程信息。研究人員表示，在建模過程中，“我們沒有像前兩項研究那樣，通過簡單輸入數據，讓計算機直接計算模型，而是教會計算機如何選擇或學習正確的方程，從而獲得正確的物理信息。”

科學家一直認為粒子之間的差異可以忽略不計，其存儲和釋放離子的能力受到粒子中鋰的移動速度的限制。從這個角度來看，鋰離子會同時流入流出所有粒子，速度大致相同。

從新方法可以看出，當電池充電時，這些粒子本身控制著鋰離子從正極粒子中脫離的速度。一些粒子立即釋放大量離子，而另一些粒子釋放很少或不釋放離子……此外，快速釋放的粒子將繼續比它們的鄰居更快地釋放離子。這是以前沒有發現的正反饋效應。

研究人員表示:“現在，我們發現了鋰在電池內部的運動方式，這與科學家和工程師們想象的截然不同。不均勻的充放電給電極帶來更大的壓力，縮短其工作壽命。從根本上了解這個過程，是解決快充問題的重要一步。”

科學家們表示，新方法有望提高電池的成本、存儲容量、耐用性和其他重要屬性，它被廣泛應用于電動汽車、筆記本電腦以及電網上可再生能源的大規模存儲。科學家們在利用機器學習加速電池設計方面邁出了重要一步:將機器學習與從實驗中獲得的知識以及物理學指導下的方程相結合，從而找出快充鋰離子電池壽命縮短的原因。

(來源:SLAC)

據國外媒體報道，來自斯坦福大學、SLAC國家加速器實驗室、麻省理工學院和豐田研究所的研究人員首次將“科學機器學習”方法應用于電池周期，目標是將基礎研究與行業知識相結合，開發出一種可在10分鐘內充電的長壽命電動汽車電池。

主要研究人員Will Chueh表示，這項研究成果推翻了長期以來關于鋰離子電池如何充放電的假設，并為研究人員設計更耐用的電池提供了一套新的規則。

豐田研究所的高級研究科學家帕特里克·赫林(Patrick Herring)說:“通過了解電池內部的基本反應，我們可以延長電池壽命，實現更快的充電速度，并設計更好的電池材料。”

在之前的兩項研究進展中，研究人員使用了更多傳統的機器學習形式來大大加快電池測試和篩選可行充電方法的過程，以便找到最佳方法。然而，他們沒有找到一些電池比其他電池壽命長的潛在物理或化學原因。

Chueh說:“在這種情況下，我們正在教機器如何學習一種新的故障機制的物理原理，以設計一種更好、更安全的快速充電電池。快充會給電池帶來很大壓力，對電池造成損害。解決這個問題是促進電動汽車發展的關鍵，有助于減少對氣候的影響。”

將這三種方法結合起來，有望加快新電池技術的發展，將從實驗室到消費者手中的時間縮短多達三分之二。這種新的組合方法也可以用于開發電網級電池系統，用于更大規模的風力和太陽能發電。

這項新研究的重點是電池電極，它是由納米顆粒聚集在一起形成顆粒。在充放電過程中，鋰離子在正負極之間來回運動，進出顆粒。在這種持續的作用下，粒子會膨脹、收縮、斷裂，逐漸降低其儲存電荷的能力。快速充電只會讓事情變得更糟。

為了更詳細地觀察這一過程，研究小組觀察了由鎳、錳和鈷組成的陰極顆粒的行為，鎳、錳和鈷是電動汽車電池中使用最廣泛的材料之一。這些顆粒可以在電池放電時吸收鋰離子，在充電時釋放鋰離子。研究人員使用Slac的斯坦福同步輻射光源的X射線對快速帶電的粒子進行了全面的觀察。然后，這些粒子被帶到勞倫斯伯克利國家實驗室的先進光源，并通過掃描X射線透射顯微鏡進行檢測，以跟蹤單個粒子。

科學的機器學習算法中包含了相關的實驗數據、來自快充數學模型的信息以及描述這一化學和物理過程的方程信息。研究人員表示，在建模過程中，“我們沒有像前兩項研究那樣，通過簡單輸入數據，讓計算機直接計算模型……而是教會了計算機如何選擇或學習正確的方程，從而獲得正確的物理信息。"

科學家一直認為粒子之間的差異可以忽略不計，其存儲和釋放離子的能力受到粒子中鋰的移動速度的限制。從這個角度來看，鋰離子會同時流入流出所有粒子，速度大致相同。

從新方法可以看出，當電池充電時，這些粒子本身控制著鋰離子從正極粒子中脫離的速度。一些粒子立即釋放大量離子，而另一些粒子釋放很少或不釋放離子。此外，快速釋放的粒子將繼續比它們的鄰居更快地釋放離子。這是以前沒有發現的正反饋效應。

研究人員表示:“現在，我們發現了鋰在電池內部的運動方式，這與科學家和工程師們想象的截然不同。不均勻的充放電給電極帶來更大的壓力，縮短其工作壽命。從根本上了解這個過程，是解決快充問題的重要一步。”

科學家們表示，新方法有望提高電池的成本、存儲容量、耐用性和其他重要屬性，它被廣泛應用于電動汽車、筆記本電腦以及電網上可再生能源的大規模存儲。

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