Μελλοντικές τάσεις στις δοκιμές μπαταριών με τεχνητή νοημοσύνη

Μελλοντικές τάσεις στις δοκιμές μπαταριών με τεχνητή νοημοσύνη

Ι. Ευφυής αναβάθμιση της διαδικασίας δοκιμής
Αυτοματοποιημένες δοκιμές πλήρους κύκλου ζωής
Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επιτύχει πλήρη κάλυψη δοκιμών διαδικασίας από την έρευνα και την ανάπτυξη υλικών μπαταρίας μέχρι το τελικό προϊόν.χρησιμοποιώντας αλγόριθμους βαθιάς μάθησης για την πρόβλεψη της απόδοσης των τύπων ηλεκτρολυτών, ο κύκλος δοκιμών συντομεύεται από 6-12 μήνες σε 2-4 εβδομάδες1 με τις παραδοσιακές μεθόδους δοκιμής και σφάλματος.
Το σύστημα διαχείρισης μπαταρίας (BMS) της Tesla ενσωματώνει πρόβλεπτα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για την παρακολούθηση 200+ παραμέτρων κυττάρων σε πραγματικό χρόνο με ακρίβεια διάγνωσης σφαλμάτων 99,3%.
Ευφυής δημιουργία δοκιμαστικών περιπτώσεων
εργαλεία δημιουργίας σεναρίων δοκιμών με βάση μεγάλα γλωσσικά μοντέλα, όπως το Diffblue Cover,μπορεί να δημιουργεί αυτόματα λύσεις δοκιμής που καλύπτουν ακραίες συνθήκες (-40°C χαμηλής θερμοκρασίας /60°C κύκλος υψηλής θερμοκρασίας), και η αποτελεσματικότητα της δημιουργίας περιπτώσεων χρήσης αυξάνεται κατά 80%.

2. Μεταβολή του παραδείγματος της έρευνας και ανάπτυξης υλικών
Διασταυρούμενη προσομοίωση και συγχώνευση δεδομένων
Συστήματα μοριακής δυναμικής μη von Neumann, όπως το NVNMD, συνδυάζουν κβαντική πληροφορική με τεχνητή νοημοσύνη για να επιτευχθεί προσομοίωση σε ατομικό επίπεδο της ιοντικής κινητικότητας σε στερεά ηλεκτρολύτες,αύξηση της αποτελεσματικότητας της Ε&Α κατά 5 φορές.
Η τεχνολογία Dow χρησιμοποιεί τεχνητή νοημοσύνη για την ανίχνευση αγωγών νανοσωλήνων άνθρακα με ένα τοίχωμα, μειώνοντας την αντίσταση της διεπαφής των μπαταριών στερεής κατάστασης κατά 40%, και σπάζοντας την πυκνότητα ενέργειας των 500Wh / kg.
Πρόβλεψη και βελτιστοποίηση ελαττωμάτων υλικών
Ο αλγόριθμος βαθιάς μάθησης μπορεί να εντοπίσει μικροσκοπικές ρωγμές σε εικόνες SEM υλικών ηλεκτροδίων (με ακρίβεια 0,1μm),και συνδυάζονται με γενετικά ανταγωνιστικά δίκτυα (GAN) για να προσομοιώσουν την πορεία εξέλιξης ελαττωμάτων υπό διαφορετικές παραμέτρους διαδικασίας.

3- Ακριβής έλεγχος της ποιότητας της παραγωγής
Ψηφιακά δίδυμα και βελτιστοποίηση διαδικασιών
Η τεχνολογία ψηφιακών δίδυμων προετοιμάζει την όλη διαδικασία παραγωγής και μπορεί να βελτιστοποιήσει τις παραμέτρους της διαδικασίας πριν από την κατασκευή της φυσικής γραμμής παραγωγής.Μετά την εφαρμογή αυτής της τεχνολογίας στην εποχή Ningde, το σφάλμα ομοιομορφίας της επικάλυψης του ηλεκτρόδου της μπαταρίας μειώθηκε από ±3μm σε ±1μm.
Σύστημα ανίχνευσης ελαττωμάτων σε πραγματικό χρόνο
Ο εξοπλισμός οπτικής επιθεώρησης τεχνητής νοημοσύνης (όπως η μονάδα λέιζερ Hamestar) επιτυγχάνει αναγνώριση στύλου 0,01 mm2 με ποσοστό ψευδούς ανίχνευσης μικρότερο από 0,05%,η οποία είναι 20 φορές πιο αποτελεσματική από την παραδοσιακή οπτική επιθεώρηση.

4Ανασυγκρότηση του συστήματος δοκιμών
Πρότυπο δοκιμής επιταχυνόμενης καύσης
Το σύστημα πρόβλεψης ζωής που βασίζεται σε νευρωνικό δίκτυο μπορεί να εξακριβώσει την καμπύλη γήρανσης 10 ετών μέσω 30 ημερών ταχείων δεδομένων δοκιμής, και η συμφωνία με τα πραγματικά δεδομένα οχήματος είναι 93%.
Δυναμική αξιολόγηση των κινδύνων για την ασφάλεια
Το ομοσπονδιακό πλαίσιο εκμάθησης ενσωματώνει δεδομένα εταιρειών πολλαπλών οχημάτων για να δημιουργήσει ένα μοντέλο προειδοποίησης θερμικής απόδρασης,που μπορεί να ενεργοποιήσει έναν τρισδιάστατο μηχανισμό προστασίας όταν η θερμοκρασία της μπαταρίας αυξηθεί μη φυσιολογικά κατά 00,5 °C και η ταχύτητα απόκρισης είναι 400 ms4 ταχύτερη από την παραδοσιακή μέθοδο κατώτατων ορίων.

5- Κατεύθυνση της ολοκλήρωσης της τεχνολογίας και της καινοτομίας
Συνεργατική δοκιμή cloud AI+IoT
Ο ενσωματωμένος τερματικός σταθμός ανεβάζει τα δεδομένα κατάστασης της μπαταρίας (SOH) σε πραγματικό χρόνο,Και το cloud AI cluster βελτιστοποιεί δυναμικά το πρωτόκολλο δοκιμής για να συνειδητοποιήσει τα δεδομένα δοκιμής κλειστού βρόχου εκατομμυρίων οχημάτων..
Γεννημένες εκθέσεις δοκιμών με τη βοήθεια τεχνητής νοημοσύνης
Τα μοντέλα της κατηγορίας GPT-4 παράγουν αυτόματα εκθέσεις δοκιμών σύμφωνα με το πρότυπο ISO/IEC 17025 με ακρίβεια άνω του 95% στην ερμηνεία βασικών παραμέτρων, όπως ο ρυθμός αποσύνθεσης της χωρητικότητας και η αλλαγή της εσωτερικής αντίστασης.

Προβλέψεις για τις επιπτώσεις στον κλάδο
Μέχρι το 2028, η τεχνητή νοημοσύνη θα μειώσει το κόστος δοκιμών μπαταριών κατά 60% και τους κύκλους δοκιμών κατά 75%, οδηγώντας τους κύκλους μαζικής παραγωγής μπαταριών στερεής κατάστασης από περίπου 10 χρόνια σε 6 χρόνια.Προτείνεται στις επιχειρήσεις να επικεντρωθούν στην εφαρμογή της σύντηξης των ψηφιακών δίδυμων, ομοσπονδιακή μάθηση, προσομοίωση πολλαπλών φυσικών πεδίων και άλλες τεχνολογίες, και να οικοδομήσουν ένα σύστημα κλειστού κύκλου δεδομένων "Ε&Α - δοκιμές - παραγωγή".