数据驱动环保公司AI技术突破电动汽车电池充电测试时间缩短至16天

数据驱动环保公司AI技术创新：电动汽车电池充电测试时间缩短至16天，研究成果发表在《自然》杂志上

数十年来，电动汽车（EV）行业一直面临着一个重大挑战——如何快速、有效地开发和测试新型锂离子电池。传统的实验方法通常需要数月甚至数年的时间来评估每种新材料和制造工艺的可行性，这不仅耗费大量资源，还严重影响了整个行业的发展速度。

近日，一项由斯坦福大学教授、麻省理工学院和丰田研究院共同完成的研究工作，为解决这一问题带来了突破性的进展。这项研究利用机器学习技术，不但成功缩短了锂离子电池充满测试周期，从原有的两年减少到仅需16天，而且还大幅提高了测试效率。

这项革新是通过一种名为闭环优化（CLO）的系统实现的，该系统结合多通道电池循环器、循环寿命早期预测器以及BO算法，能够高效筛选出具有长寿命快充能力的电池。在实际操作中，该系统首先选择48个独特多步骤协议对224个待测電池进行初步筛选，然后基于早期结果预测功能进一步优化剩余协议，最终在16天内筛选出了224个待测電池中具有长寿命快充能力的2200个，并验证了该方法有效性。

这种基于机器学习的大数据分析技术，可以极大地加速从设计到生产再到市场发布整个流程。此外，它也可以应用于其他领域，如药物研发和光学设备性能优化等，大有广泛前景。斯坦福大学教授Stefano Ermon认为，这种方法不仅能帮助科学家发现新的知识点，还可能彻底改变科学发现过程，使其变得更加高效。