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为复杂。
为了解决这一问题，一项新的研究利用了机器学习算法，并与斯坦福大学教授、麻省理工学院和丰田研究院合作。这项研究在2020年2月19日由《自然》杂志发表，它成功将两年的充电测试时间缩短至仅需16天，显著提高了新型电池的开发效率。
这项创新之处在于闭环优化（CLO）系统，该系统结合了多通道循环器、早期寿命预测器以及BO算法。这种方法不仅减少了每个循环实验所需时间，还大幅减少了需要进行试验的数量。此外，该系统还能够根据早期数据预测出未来几百次循环后可能发生的情况，从而进一步降低总体成本。
通过这种方式，研究人员可以在较短的时间内筛选出具有长寿命快充能力的224个待测电池，而原有224个待测 电池则需要560天才能完成同样的筛选过程。这意味着该方法加速了整个流程，大约快15倍。
此外，这种基于机器学习的大数据分析还被认为对其他领域也非常有用，如药物开发到优化X射线和激光性能等问题，都可以通过自动提取知识来加速科学发现进程。斯坦福大学教授Stefano Ermon表示：“我们的目标是帮助科学发现本身，我们希望设计一种方法，可以自动提出假设并提取人类无法理解的知识。”
随着算法不断改进，这种方法不仅限于电子车辆，还将对全球范围内转向风能和太阳能储能方式产生深远影响。这一突破性的工作不仅推动了环境友好的技术发展，也为未来的科学家提供了一种快速、高效地进行大规模测试的问题解决方案。
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