Az elmúlt évtizedben az akkumulátorok sokkal hatékonyabbá váltak, de az élettartamuk mérése még mindig rendkívül nehéz és időigényes. Ahhoz, hogy a MIT (Massachusetts Institute of Technology) és a Toyota Research Institute (TRI) jobban meg tudja becsülni az akkumulátorok élettartalmát és azok megfelelő eszközökre történő irányítását, mesterséges intelligenciát alkalmaztak. Ezzel a technológiával elkerülhető az évekig tartó tesztelés, ráadásul gyorsabb és pontosabb adatokhoz jutnak a szakemberek.

A MIT és a Toyota csapata a dolgok gyorsabbá tételéhez képes volt az AI-t úgy használni, hogy az előre jelezze az akkumulátor élettartamát 95 százalékos pontossággal. A csapat szerint meg lehetett állapítani, hogy az akkumulátornak hosszú vagy rövid élettartama van, öt töltési-kisütési ciklusra nézve.

Az új gépi tanulási módszert és annak nyilvánosan hozzáférhető adatait fel lehetne használni az új akkumulátorok fejlesztésének felgyorsítására, ugyanakkor csökkentené a kutatás és a termelés költségeit, különösen az akkumulátorok összeszerelése vagy kialakítása során. Ez csökkentheti az új akkumulátorok validálásához szükséges időt, és megkönnyítheti azok osztályzását, és pontosabban célozhatja meg az adott termékhez tartozó ügyfélkört. Továbbá azt is meg lehet határozni, hogy az akkumulátorok elegendő élettartammal rendelkeznek-e az újrahasznosításhoz.

Ezen túlmenően az előrejelzési módszer segíthet a töltés optimalizálásában, a töltési idők 10 percre történő csökkentésével, és az akkumulátor optimalizálásának időtartama tizedére csökkenthető.

Patrick Herring a Toyotától elmondta: az akkumulátorok fejlesztésére fordított időt és költségeket évek óta mérik. A mesterséges intelligenciával csökkentjük az egyik legidőigényesebb lépést, az akkumulátor tesztelést.

forrás: newatlas.com