การผสานความรู้โดเมนทางกายภาพกับ AI ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการทำนายความจุของแบตเตอรี่

โดย: SD [IP: 2.58.241.xxx]
เมื่อ: 2023-04-26 16:00:05
ทีมวิจัย POSTECH นำโดย Professor Seungchul Lee และ Ph.D. ผู้สมัคร Sung Wook Kim (ภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกล) ร่วมมือกับศาสตราจารย์ Ki-Yong Oh แห่งมหาวิทยาลัย Hanyang เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใหม่ที่สามารถทำนายความจุและอายุการใช้งานของแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนได้อย่างแม่นยำ ความก้าวหน้าในการวิจัยนี้ซึ่งปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายได้อย่างมากโดยการผสานความรู้โดเมนทางกายภาพเข้ากับ AI ได้รับการตีพิมพ์เมื่อเร็วๆ นี้ในApplied Energyซึ่งเป็นวารสารวิชาการนานาชาติด้านพลังงาน มีสองวิธีในการทำนายความจุของแบตเตอรี่: แบบจำลองทางฟิสิกส์ ซึ่งช่วยลดความซับซ้อนของโครงสร้างภายในของแบตเตอรี่ที่ซับซ้อน และแบบจำลอง AI ซึ่งใช้การตอบสนองทางไฟฟ้าและทางกลของแบตเตอรี่ อย่างไรก็ตาม โมเดล AI แบบเดิมต้องการข้อมูลจำนวนมากสำหรับการฝึกอบรม นอกจากนี้ เมื่อนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่ได้รับการฝึกอบรม ความแม่นยำในการทำนายจะต่ำมาก ทหาร ซึ่งเป็นสิ่งที่จำเป็นอย่างยิ่งสำหรับการเกิดขึ้นของเทคโนโลยี AI ยุคหน้า ในการทำนายความจุของแบตเตอรี่อย่างมีประสิทธิภาพด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่น้อยลง ทีมวิจัยได้รวมกลยุทธ์การแยกคุณลักษณะที่แตกต่างจากวิธีการทั่วไปด้วยเครือข่ายประสาทตามความรู้ด้านโดเมนทางกายภาพ เป็นผลให้ความแม่นยำในการคาดการณ์แบตเตอรี่สำหรับการทดสอบแบตเตอรี่ที่มีความจุต่างๆ และการกระจายอายุการใช้งานดีขึ้นถึง 20% มั่นใจในความน่าเชื่อถือโดยการยืนยันความสอดคล้องของผลลัพธ์ ผลลัพธ์เหล่านี้คาดว่าจะวางรากฐานสำหรับการนำ AI ที่อิงตามความรู้โดเมนทางกายภาพที่เชื่อถือได้สูงไปใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ ศาสตราจารย์ลีแห่ง POSTECH กล่าวว่า "ข้อจำกัดของ AI ที่ใช้ข้อมูลสามารถเอาชนะได้โดยใช้ความรู้ทางฟิสิกส์ ความยากในการสร้างข้อมูลขนาดใหญ่ก็ได้รับการบรรเทาลงด้วยการพัฒนาเทคนิคการแยกคุณลักษณะที่แตกต่าง" ศาสตราจารย์ Oh แห่ง Hanyang University กล่าวเสริมว่า "งานวิจัยของเรามีความสำคัญในการเผยแพร่ EV สู่สาธารณะ โดยสามารถคาดการณ์อายุการใช้งานที่เหลืออยู่ของแบตเตอรี่ใน EV รุ่นต่อไปได้อย่างแม่นยำ" การศึกษานี้ได้รับการสนับสนุนจากสถาบันความร่วมมือด้านเทคโนโลยีการทหารพลเรือนและมูลนิธิวิจัยแห่งชาติเกาหลี

ชื่อผู้ตอบ:

Visitors: 93,899