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斯坦福大学与丰田研究人员合作开发的新机器学习方法可以为电动汽车的电池开发提供动力
斯坦福大学领导的研究团队采用了一种新的机器学习方法，将电池测试时间缩短了近15倍，电池测试时间是电动汽车长时间快速充电的主要障碍。
从续航里程到充电时间再到使用寿命，电池性能可能会改变电动车的体验。现在，人工智能已经让梦想成真，比如在加油站停车时给电动汽车充电，这可能会成为现实，可以帮助改善电池技术的其他方面。
几十年来，电动汽车电池的发展一直受限于主要瓶颈：评价时间。在电池开发过程的每个阶段，新技术都必须经过数月甚至数年的测试，以确定它们能持续多久。但是现在，由斯坦福大学教授Stefano Ermon和William Chueh领导的团队开发了一种基于机器学习的方法，该方法将测试时间缩短了98%。尽管该团队测试了电池充电速度，但他们表示，这种方法可以应用于电池开发过程的许多其他部分，甚至非能源技术。“在电池测试中，你必须尝试很多东西，因为性能会有很大不同，”计算机科学助理教授Ermon说。“有了AI，我们可以快速找到最有前途的方法，并消除许多不必要的实验。”
这项研究由《自然》杂志于2020年2月19日发布，这是麻省理工学院斯坦福大学科学家之间更大规模合作的一部分，也是丰田研究所将基础学术研究与现实世界应用联系起来的一部分。目的：寻找10分钟内给EV电池充电的最佳方式，从而最大化电池的整体使用寿命。研究人员已经编写了一个程序，可以仅根据几个充电周期来预测电池对不同充电方法的反应。该软件还可以实时确定关注或忽略哪些计费方法。通过减少测试的时间和次数，研究人员将测试过程从近两年缩短到16天。
彼得阿提亚说：“我们想出了如何大大加快超快充电的测试过程。“然而，真正令人兴奋的是方法。我们可以将这种方法应用于许多其他可能阻碍电池发展数月或数年的问题。”
一种更智能的电池测试方法
设计超快充电电池是一个重大挑战，主要是因为很难让它们一直使用。更快的充电强度会给电池带来更大的压力，通常会导致电池过早失效。为了防止构成电动汽车总成本很大一部分的电池组损坏，电池工程师必须测试一系列详细的充电方法，以找到最有效的充电方法。
新的研究试图优化这一过程。团队从一开始就发现，快充优化需要多次试错测试，对于人类来说效率不高，但对于机器来说却是一个完美的问题。
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