Будущие тенденции в тестировании батарей на основе ИИ

Будущие тенденции в тестировании батарей на основе ИИ

I. Интеллектуальная модернизация процесса испытаний
Автоматизированное тестирование полного жизненного цикла
ИИ достигла полного охвата испытаниями процессов от исследования и разработки материалов для батарей до конечного продукта.использование алгоритмов глубокого обучения для прогнозирования эффективности электролитных формул, цикл испытаний сокращается с 6-12 месяцев до 2-4 недель1 при использовании традиционных методов проб и ошибок.
Система управления батареей Tesla (BMS) интегрирует модели предсказания ИИ для мониторинга 200+ параметров ячейки в режиме реального времени с точностью диагностики неисправностей 99,3%.
Интеллектуальная генерация тестов
инструменты генерации сценариев испытаний на основе больших языковых моделей, таких как Diffblue Cover,может автоматически создавать растворы для испытаний в экстремальных условиях (цикл низкой температуры -40 °C /высокой температуры -60 °C), и эффективность генерации случаев использования увеличивается на 80%.

2Изменение парадигмы материаловедческого исследования и разработки
Трансмасштабное моделирование и синтез данных
Системы молекулярной динамики архитектуры не фон Неймана, такие как NVNMD, объединяют квантовые вычисления с ИИ для достижения симуляции ионной подвижности в твердых электролитах на атомном уровне,повышение эффективности НИОКР в 5 раз.
Технология Dow использует искусственный интеллект для скрининга проводников углеродных нанотрубок с одной стенкой, что снижает импеданс интерфейса твердотельных батарей на 40% и снижает плотность энергии до 500Wh/kg.
Прогнозирование и оптимизация дефектов материалов
Алгоритм глубокого обучения может идентифицировать микроскопические трещины в изображениях SEM материалов электродов (с точностью до 0,1 мкм),и комбинировать с генеративными противоборствующими сетями (GAN) для моделирования пути эволюции дефекта при различных параметрах процесса.

3- Точный контроль качества производства
Цифровые близнецы и оптимизация процессов
Технология цифровых близнецов предусмотрит весь производственный процесс и может оптимизировать параметры процесса до строительства физической производственной линии.После применения этой технологии в эпоху Нинде, ошибка однородности покрытия электрода батареи была уменьшена с ±3μm до ±1μm.
Система обнаружения дефектов в реальном времени
ИИ оборудование визуальной инспекции (например, лазерный модуль Hamestar) достигает распознавания 0,01 мм2 полюс бур с частотой ложного обнаружения менее 0,05%,который в 20 раз эффективнее традиционной оптической инспекции..

4. Реконструкция системы испытания стандартов
Ускоренная модель испытания сгорания
Система прогнозирования жизни, основанная на нейронной сети, может вывести 10-летнюю кривую старения с помощью 30-дневных ускоренных данных испытаний, и согласие с реальными данными транспортного средства составляет 93%.
Динамическая оценка рисков безопасности
Федеральная система обучения объединяет данные предприятий с несколькими транспортными средствами, чтобы создать модель предупреждения о тепловых утечках,который может запустить трехуровневый защитный механизм при аномальном повышении температуры батареи на 00,5 °C, а скорость ответа 400 мс4 быстрее, чем традиционный пороговый метод.

5. Направление интеграции технологий и инноваций
Коллаборативное тестирование облачных технологий ИИ+IoT
Бортовый терминал загружает данные состояния батареи (SOH) в режиме реального времени,и облачный кластер ИИ динамически оптимизирует протокол испытаний для реализации данных закрытого цикла миллионов транспортных средств.
Сгенерированные отчеты о испытаниях с помощью ИИ
Модели класса GPT-4 автоматически генерируют отчеты о испытаниях, соответствующие стандарту ISO/IEC 17025, с точностью более 95% при интерпретации ключевых параметров, таких как скорость распада емкости и изменение внутреннего сопротивления.

Прогноз воздействия на промышленность
К 2028 году искусственный интеллект сократит затраты на испытания батарей на 60% и испытательные циклы на 75%, увеличив циклы массового производства твердотельных батарей с приблизительно 10 до 6 лет.Предлагается, чтобы предприятия сосредоточились на применении цифровых близнецов., федеративное обучение, мультифизическое моделирование поля и другие технологии, и создать систему "исследования и разработки - испытания - производство" с закрытым циклом данных.