在数十年的发展历程中，电动汽车（EV）行业一直面临着一个关键的挑战——电池研发测试的瓶颈。每一阶段都需要对新技术进行长期的测试，以确保其可持续性和性能。其中最为典型的是锂离子电池材料选择、制造过程优化以及工作运行控制，这些通常需要数月乃至数年的时间。
然而，一项由斯坦福大学教授、麻省理工学院与丰田研究院合作开发的基于机器学习的方法成功将这一过程从近两年缩短至仅需16天。这不仅加速了新型电池的开发进度，也为解决绿色环保问题提供了新的可能。
该研究于2020年2月19日在《自然》杂志上发表，旨在通过闭环优化（CLO）系统来优化快速充电协议。这种系统能够预测早期结果，并且在大参数空间上进行高效优化，同时具有高采样可变性。这使得团队能够找到最有效的充电方式，从而最大限度地延长电池寿命。
CLO系统包括多通道循环仪、循环寿命早期预测器和BO算法。在每次实验中，48个独特多步骤协议被随机选取，每个协议重复100次循环直到超过905个循环时终止。此外，该系统还利用机器学习模型根据前100个充電周期数据预测循環壽命，并将这些预测发送给BO算法，以确定下一个应试验协议。
此方法不仅减少了每个测试所需的循环次数，还减少了所需实验次数。研究人员指出，这种方法几乎可以加速整个电子车辆发展过程，从设计化学性质到确定尺寸和形状，再到寻找更好的制造和存储系统。
对于全球转向风能和太阳能方面，这一发现具有重要意义，因为它有助于实现更清洁、更可持续能源解决方案。此外，该机器学习与数据收集体系也被认为可以应用于药物开发等其他领域，大幅提升科学发现速度并推动创新进程。
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