Handurawa ang usa ka psychic nga nagsulti sa imong mga ginikanan, sa adlaw nga ikaw natawo, kung unsa ka dugay ka mabuhi. Ang susamang kasinatian posible alang sa mga battery chemist nga naggamit ug bag-ong mga computational model aron makalkulo ang kinabuhi sa baterya base sa usa ka siklo sa eksperimentong datos.

Sa usa ka bag-ong pagtuon, ang mga tigdukiduki sa Argonne National Laboratory sa US Department of Energy (DOE) midangop sa gahum sa machine learning aron matagna ang kinabuhi sa lain-laing mga kemistri sa baterya. Pinaagi sa paggamit sa eksperimental nga datos nga natipon sa Argonne gikan sa usa ka set sa 300 ka mga baterya nga nagrepresentar sa unom ka lain-laing kemistri sa baterya, ang mga siyentista tukmang makatino kung unsa ka dugay magpadayon ang siklo sa lain-laing mga baterya.

Ang mga tigdukiduki sa Argonne migamit og mga modelo sa machine learning aron makahimo og mga panagna sa kinabuhi sa siklo sa baterya alang sa lain-laing mga kemistri. (Hulagway ni Shutterstock/Sealstep.)

Sa usa ka machine learning algorithm, ang mga siyentista nagbansay sa usa ka programa sa kompyuter aron makahimo og mga konklusyon gikan sa usa ka inisyal nga hugpong sa datos, ug dayon gamiton ang nakat-unan niini gikan sa maong pagbansay aron makahimo og mga desisyon sa laing hugpong sa datos.

“Alang sa matag lain-laing klase sa aplikasyon sa baterya, gikan sa mga cell phone ngadto sa mga electric vehicle ngadto sa grid storage, ang kinabuhi sa baterya importante kaayo alang sa matag konsumidor,” miingon ang computational scientist sa Argonne nga si Noah Paulson, usa ka awtor sa pagtuon. ​“Ang pag-cycle sa usa ka baterya sa liboan ka beses hangtod nga kini madaot mahimong molungtad og mga tuig; ang among pamaagi nagmugna og usa ka matang sa computational test kitchen diin dali namong mahibal-an kung giunsa ang pag-perform sa lainlaing mga baterya.”

“Sa pagkakaron, ang bugtong paagi aron masusi kon giunsa pagkunhod ang kapasidad sa baterya mao ang aktuwal nga pag-cycle sa baterya,” dugang ni Argonne electrochemist Susan ​“Sue” Babinec, laing awtor sa pagtuon. ​“Mahal kaayo kini ug dugay kini mahuman.”

Sumala ni Paulson, ang proseso sa pagtino sa gidugayon sa kinabuhi sa baterya mahimong malisud. ​“Ang tinuod mao nga ang mga baterya dili molungtad hangtod sa hangtod, ug kung unsa kini kadugay molungtad nagdepende sa paagi sa atong paggamit niini, ingon man sa ilang disenyo ug kemistriya,” ingon niya. ​“Hangtod karon, wala pa gyuy maayong paagi aron mahibal-an kung unsa kadugay molungtad ang usa ka baterya. Gusto mahibal-an sa mga tawo kung unsa pa kini kadugay hangtod nga kinahanglan silang mogasto og kwarta sa usa ka bag-ong baterya.”

Usa ka talagsaon nga aspeto sa pagtuon mao nga kini nagsalig sa halapad nga eksperimento nga trabaho nga gihimo sa Argonne sa lainlaing mga materyales sa cathode sa baterya, labi na ang patented nickel-manganese-cobalt (NMC)-based cathode sa Argonne. ​“Kami adunay mga baterya nga nagrepresentar sa lainlaing mga kemistri, nga adunay lainlaing mga paagi nga sila madaot ug mapakyas,” ingon ni Paulson. ​“Ang bili niini nga pagtuon mao nga kini naghatag kanamo mga senyales nga kinaiya kung giunsa ang paglihok sa lainlaing mga baterya.”

Ang dugang nga pagtuon niining bahina adunay potensyal nga magiyahan sa kaugmaon sa mga baterya sa lithium-ion, matod ni Paulson. ​“Usa sa mga butang nga among mahimo mao ang pagbansay sa algorithm sa usa ka nahibal-an nga kemistriya ug ipahimo kini og mga panagna sa usa ka wala mailhi nga kemistriya,” ingon niya. ​“Sa panguna, ang algorithm makatabang sa pagtudlo kanato sa direksyon sa bag-o ug gipauswag nga mga kemistriya nga nagtanyag og mas taas nga kinabuhi.”

Niining paagiha, nagtuo si Paulson nga ang algorithm sa machine learning makapadali sa pagpalambo ug pagsulay sa mga materyales sa baterya. ​“Pananglit nga naa kay bag-ong materyal, ug imong gibalik-balik kini sa pipila ka higayon. Mahimo nimong gamiton ang among algorithm aron matagna ang gidugayon niini, ug dayon mohimo og mga desisyon kung gusto ba nimo nga ipadayon ang pag-eksperimento niini o dili.”

“Kon ikaw usa ka tigdukiduki sa usa ka laboratoryo, makadiskubre ug makasulay ka og daghang mga materyales sa mas mubo nga panahon tungod kay mas paspas ang imong paagi sa pagtimbang-timbang niini,” dugang ni Babinec.

Usa ka papel nga gibase sa pagtuon, ​“Ang feature engineering para sa machine learning nakapahimo sa sayo nga pagtagna sa kinabuhi sa baterya,” migula sa online nga edisyon sa Journal of Power Sources niadtong Pebrero 25.

Gawas kang Paulson ug Babinec, ang ubang mga awtor sa papel naglakip nila ni Joseph Kubal sa Argonne, Logan Ward, Saurabh Saxena ug Wenquan Lu.

Ang pagtuon gipondohan sa usa ka grant sa Argonne Laboratory-Directed Research and Development (LDRD).