人工智能助力鋰電池技術(shù),電池不再爆炸?
2025-12-10 17:32:08 [熱點(diǎn)] 來源:桑間濮上網(wǎng)
研究顯示,人工普通鋰離子電池之所以發(fā)生爆炸的智能助力再爆炸重要原因之一,就是鋰電鄭州美女上門特殊服務(wù)(美女上門)【電話微信1662+044-1662】提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)由于傳統(tǒng)鋰電池的電解液為有機(jī)液體,在不太高的池技池溫度下就能發(fā)生副反應(yīng),產(chǎn)生氣體,術(shù)電膨脹后引起爆炸。人工針對這一情況,智能助力再爆炸來自美國斯坦福大學(xué)的鋰電研究人員使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的辦法,找到了約21種固體的池技池電解質(zhì)材料,有希望徹底解決這一問題。術(shù)電
據(jù)了解,人工日前該團(tuán)隊(duì)將他們的智能助力再爆炸研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上。文章顯示,鋰電鄭州美女上門特殊服務(wù)(美女上門)【電話微信1662+044-1662】提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)科學(xué)家們并沒有使用傳統(tǒng)的池技池隨機(jī)測試個別化合物的方法來尋找新的固體電解質(zhì)材料,而是術(shù)電使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)造預(yù)測模型。他們訓(xùn)練了一種計(jì)算機(jī)算法,基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù),去學(xué)習(xí)如何辨認(rèn)化合物的好壞。這個過程和人臉識別算法,在觀察幾個范例后,去辨認(rèn)人臉的過程很類似。
論文的第一作者、研究的帶頭人、應(yīng)用物理學(xué)博士研究生Austin Sendek表示:“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬計(jì)的,絕大多數(shù)是未經(jīng)測試的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導(dǎo)體。我們開發(fā)了一個計(jì)算模型,對于我們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中,篩選出合適的材料。這種篩選方法的速度是現(xiàn)有篩選方法的百萬倍。”
為了設(shè)計(jì)這個模型,Austin Sendek花費(fèi)了差不多兩年時間,搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的幾乎所有科學(xué)數(shù)據(jù),然后通過這些數(shù)據(jù)對待選固體化合物的穩(wěn)定性、成本、豐富度、鋰離子的導(dǎo)電性等諸多理化屬性進(jìn)行了評測,最終篩選出了21種最合適的固體電解質(zhì)材料。
Austin Sendek表示:“我們篩選了超過12,000種含有鋰元素的化合物,最終找到了21種作為固體電極的理想材料。篩選只需要花費(fèi)幾分鐘。我絕大多數(shù)的時間,實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù),開發(fā)對于預(yù)測模型更可靠的度量機(jī)制。”
研究人員未來計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測試這21種材料,進(jìn)一步確認(rèn)它們是否是現(xiàn)實(shí)情況下的最佳選擇。
對于這項(xiàng)研究的意義和未來,論文的另一位作者,材料科學(xué)和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed表示:“我們的方案能夠處理關(guān)于材料的許多問題,有助于增加這個領(lǐng)域的研究投資效果。隨著現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)量的增長和計(jì)算機(jī)性能的提高,我們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無論是鋰電池、燃料電池還是其他的各種電池,這個領(lǐng)域的研究都具有重大的意義。”
據(jù)了解,人工日前該團(tuán)隊(duì)將他們的智能助力再爆炸研究成果發(fā)表在《能源與環(huán)境科學(xué)》雜志上。文章顯示,鋰電鄭州美女上門特殊服務(wù)(美女上門)【電話微信1662+044-1662】提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)科學(xué)家們并沒有使用傳統(tǒng)的池技池隨機(jī)測試個別化合物的方法來尋找新的固體電解質(zhì)材料,而是術(shù)電使用了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)構(gòu)造預(yù)測模型。他們訓(xùn)練了一種計(jì)算機(jī)算法,基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù),去學(xué)習(xí)如何辨認(rèn)化合物的好壞。這個過程和人臉識別算法,在觀察幾個范例后,去辨認(rèn)人臉的過程很類似。
論文的第一作者、研究的帶頭人、應(yīng)用物理學(xué)博士研究生Austin Sendek表示:“現(xiàn)有的含有鋰元素的化合物數(shù)量是數(shù)以萬計(jì)的,絕大多數(shù)是未經(jīng)測試的。其中的一些可能是性能優(yōu)異的導(dǎo)體。我們開發(fā)了一個計(jì)算模型,對于我們現(xiàn)有的有限數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),從大規(guī)模的數(shù)據(jù)庫中,篩選出合適的材料。這種篩選方法的速度是現(xiàn)有篩選方法的百萬倍。”
為了設(shè)計(jì)這個模型,Austin Sendek花費(fèi)了差不多兩年時間,搜集了關(guān)于含有鋰元素的固體化合物的幾乎所有科學(xué)數(shù)據(jù),然后通過這些數(shù)據(jù)對待選固體化合物的穩(wěn)定性、成本、豐富度、鋰離子的導(dǎo)電性等諸多理化屬性進(jìn)行了評測,最終篩選出了21種最合適的固體電解質(zhì)材料。
Austin Sendek表示:“我們篩選了超過12,000種含有鋰元素的化合物,最終找到了21種作為固體電極的理想材料。篩選只需要花費(fèi)幾分鐘。我絕大多數(shù)的時間,實(shí)際上是用于搜集和管理所有的數(shù)據(jù),開發(fā)對于預(yù)測模型更可靠的度量機(jī)制。”
研究人員未來計(jì)劃在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測試這21種材料,進(jìn)一步確認(rèn)它們是否是現(xiàn)實(shí)情況下的最佳選擇。
對于這項(xiàng)研究的意義和未來,論文的另一位作者,材料科學(xué)和工程專業(yè)的助理教授Evan Reed表示:“我們的方案能夠處理關(guān)于材料的許多問題,有助于增加這個領(lǐng)域的研究投資效果。隨著現(xiàn)實(shí)世界中數(shù)據(jù)量的增長和計(jì)算機(jī)性能的提高,我們的創(chuàng)新能力將以指數(shù)方式增加。無論是鋰電池、燃料電池還是其他的各種電池,這個領(lǐng)域的研究都具有重大的意義。”
(責(zé)任編輯:百科)
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