在数十年的发展中，电动汽车（EV）行业一直面临着一个挑战：如何高效地开发和测试新型锂离子电池。传统的方法是通过大量实验来评估这些材料、制造过程以及工作条件，以确保它们能够满足长时间使用的需求。然而，这些实验往往耗时数月乃至数年，而且参数调整、空间和样品多样性使得实验更加复杂。
近年来，一项由斯坦福大学教授、麻省理工学院和丰田研究院合作开发的基于机器学习的方法成功将这段时间缩短至仅需16天。这项创新解决方案极大地加速了新型电池的开发进程，并为实现更快充放电速度打下了基础。
这种新的优化方法称为闭环优化（CLO），它结合了多通道循环器、一种预测早期循环寿命模型，以及一种叫做“贝叶斯优化”算法。CLO系统首先随机选择一组充电协议，然后利用早期预测结果指导后续试验，从而减少不必要的循环次数。此外，该系统还能根据每个试验结果自动调整下一步骤，这进一步提高了效率。
通过这种方式，研究人员可以在较短时间内筛选出具有长寿命且适合快速充放电能力的大量待测電池。这项技术对于提升全球对可再生能源转型所需储能解决方案至关重要，并有潜力扩展到其他需要大规模数据分析的问题领域，如药物发现或光学设备性能优化等。
该团队指出，他们正在探索如何进一步应用这一方法以加速整个科学发现过程，并希望未来能够设计算法自动提出假设并提取人类难以理解的知识。这不仅对电子车辆行业，对于所有依赖于大规模数据测试的问题都将产生深远影响，为实现绿色能源时代奠定坚实基础。
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