据外媒宣布，向全面电动化未来过渡，取决于本钱低、性能更高和更安全的电池。
采取固态方法等下一代电池化学来优化电池的能量密度和功率，已取得不同程度的成功。
然而，目前还没有一种方法能达到商业化阶段，以知足对前辈技能的爆炸式增长需求，如电动汽车、医疗设备、无人机和能源存储办理方案等。

随着各国争夺环球电池市场（估量到2027年将达到2797亿美元），人工智能（AI）已成为加快创新速率的一种富有前景的工具。

新一代电池必须能够快速充电，同时不涌现故障。
这些电池还须要超越当前性能标准，保持较低的重量，并由易于大规模生产的材料构成。
研究职员花费数十年韶光来磋商办理方案，由于实验缓慢、周转韶光长以及困难的创造过程，干系进展缓慢。
AI有助于办理这些长期寻衅，并缩短评估电池材料、电芯架构和化学物质的过程，将其从数年减少为数月。

办理评估期过长的问题

天生电池性能数据的传统方法，是不断向电池电芯中注入能量，直到电池耗尽。
研究职员不得不用耗多年韶光，对电池进行成千上万次充放电，才能得到所须要的结果。
通过这种方法来预测电池退化，对付开拓更安全、更不易燃烧的电池至关主要。
然而，考虑到一些相对较新的运用正在迅猛发展，如电动汽车和家用太阳能+储能技能，显然没有多少韶光可以摧残浪费蹂躏了。

电池科学家采取系统级方法，通过AI来更有效地测试和理解电池组，及其集成和预期性能。
这类AI运用还包括各种电芯类型，以及个中不同的化学身分和预期性能，并有助于确定在多个电池或电池组等分配能量的最佳方法。

更快、更有效地创造材料

以前，研究职员面临着艰巨的任务，即缩小下一代电池运用所需替代材料的范围。
这一过程须要评估职员剖析从测试过程中网络的大量数据。
研究职员的操作速率，只能和打算信息的机器一样快，而这每每须要数年韶光才能有所进步。

通过AI，可以创造一些原来不会考虑的有用材料组合。
将人工智能运用于材料创造过程，已在超导体等许多领域产生了有趣的结果，在电池领域将具有良好的运用前景。

利用AI优化电池构造

以往几十年，人们大多致力于通过电池化学来改良电池。
然而，改变电池的物理性子，已被证明可以提高电池的关键性能指标，如密度、容量和安全性等。
电池科学家可以利用AI，更好地理解电极水平上的构造-属性关系，以便为任何既定运用设计最佳电池构造。
根据电池的利用办法和其他技能规格，AI可以对可能的构造设计提出有代价的建议，从而优化电池性能。

乃至可以调度AI算法，基于尚未运用的新兴技能和化学方法，提出可能性。
这就像拥有一家快速建筑的电池原型工厂。
从节省韶光和本钱的角度来看，对全体代价链来说颇有益处。

例如，电动汽车的性能在很大程度上取决于电池电芯。
将其与AI结合起来，以更好地理解如何提高电芯性能，而不仅仅是改进电池管理系统，具有主要意义。
这将有助于为电动汽车运用开拓下一代电池奠定根本。

人工智能会决定电池竞赛的胜负吗？

在电池科学领域，只管人工智能仍是新兴运用，已有很多展示其巨大潜力的例子。
例如，斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究所的研究职员，利用AI确定在10分钟内为电动汽车电池充电的最佳方法。
传统方法须要500天的评估过程，而该团队利用具有高度针对性的AI算法，在短短16天内，就从224个选项中确定了最佳充电方法。

不仅是研究职员，很多大公司也在采纳这种作法。
大众正在与谷歌互助，利用AI和量子打算来仿照和优化高性能电池的构造。
松下声称，受益于AI，其在测试新设计时，可以大幅减少电池充放电的必要次数。
这些只是个中几个例子，随着机器学习技能的发展，干系运用和上风也将迅猛发展。

目前，电池行业的竞争环境越来越激烈。
下一代电池实现商业化的韶光，从5年到15年不等。
保持竞争上风可能取决于，通过AI来加快测试阶段，并确定可以实现本钱效率和性能改进的领域。

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