机器学习助电动汽车电池发展加速
电池性能可以要求电动汽车的用于体验，从行经里程到电池时间再行到汽车的使用寿命。现在，人工智能早已使像在加油站给电动车电池这样的梦想更加有可能沦为现实，并有可能有助提高电池技术的其他方面。几十年来，电动汽车电池的发展仍然受到一个主要瓶颈的容许:评估时间。 在电池研发过程的每个阶段，新技术都必需经过数月甚至数年的测试，才能确认它们的寿命。但是现在，由斯坦福大学教授斯特凡诺埃尔蒙和威廉慧领导的一个团队研发了一种基于机器学习的方法，可以将这些测试时间增加98%。
电池性能可以要求电动汽车的用于体验，从行经里程到电池时间再行到汽车的使用寿命。现在，人工智能早已使像在加油站给电动车电池这样的梦想更加有可能沦为现实，并有可能有助提高电池技术的其他方面。几十年来，电动汽车电池的发展仍然受到一个主要瓶颈的容许:评估时间。
在电池研发过程的每个阶段，新技术都必需经过数月甚至数年的测试，才能确认它们的寿命。但是现在，由斯坦福大学教授斯特凡诺埃尔蒙和威廉慧领导的一个团队研发了一种基于机器学习的方法，可以将这些测试时间增加98%。
研究小组测试了他们的电池电池速度的方法，他们说道，该方法可以应用于电池研发管道的许多其他部分，甚至非能源技术。“在电池测试中，你必需尝试大量的东西，因为你获得的性能不会有相当大的有所不同，”计算机科学助理教授埃尔蒙说道。
“有了人工智能，我们需要很快找到最有前途的方法，并省却许多不必要的实验。”这项研究公开发表在2月19日的《大自然》杂志上，是斯坦福大学、麻省理工学院和丰田研究院科学家之间更加大规模合作的一部分。他们的目标是:寻找在10分钟内为电动汽车电池电池的最佳方法，使电池的整体寿命最大化。研究人员撰写了一个程序，根据几个电池周期预测电池对有所不同电池方式的反应。
该软件还可以动态要求注目或忽视哪些收费方式。通过延长试验时间和次数，研究人员将试验时间从近两年延长到16天。彼得阿提亚是这项研究的牵头负责人，当时他还是一名研究生。然而，确实令人兴奋的是这种方法。
我们可以把这种方法应用于到其他许多问题上，而这些问题目前于是以妨碍电池的发展约数月或数年之幸。
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