共计 1438 个字符，预计需要花费 4 分钟才能阅读完成。
随着新能源汽车、便携电子设备和电化学储能零碎等行业的迅猛发展，电池电芯全生命周期内的性能监测、状态预计和寿命预测等问题越来越受到宽泛的关注，曾经成为制约这些行业进一步倒退的关键因素。
在试验侧，传统的开发模式依赖于大量电芯样品的长期测试评估，愈来愈跟不上不同场景的利用需要。一方面，电池样品生产制作过程中产线设施、物料与人力的高额投入，使得样品制作老本大幅回升。另一方面，电池下仓后对 电热平安 等性能测试评估的周期十分长，例如 电池循环寿命、存储寿命 等测试往往会继续三个月甚至更长时间，导致测试资源始终处于十分紧缺的状态。
为应答电芯开发效率慢、周期长、老本高的挑战，基于物理模型的电芯仿真工具在工业界一直利用，对“虚构电芯”进行“虚构测试”成为降本增效的无效伎俩。
Source: Southwest Research Insititute 官网 (www.swri.org)
然而，电芯仿真始终面临难以兼顾模型的 准确性 和对 计算资源 宏大的需要。一方面，仿真模型往往在形容物理过程和建模时做了简化，和实在电池体系的物理过程存在差别。模型中要害参数的难以获取，则进一步导致仿真模型的准确性无奈失去保障；另一方面，一旦引入更简单的建模和反馈机理后，模型的计算量和稳定性往往成为了限度模型利用的瓶颈。此外，新型电池资料的引入和电池设计、构造的扭转，都可能会导致模型对应参数的失准，这限度了模型的拓展性。
Source: Active Cell Balancing for Life Cycle Extension of Lithium-Ion Batteries under Thermal Gradient (DOI:10.1109/ISLPED52811.2021.9502500)
此时，AI 的呈现给了咱们新的心愿。AI 与电芯的联合无望带来了革命性的扭转，这不仅无望解决仿真层面模型驱动自带的精度和算力需要难以兼顾的问题，也能更好地利用了试验数据的后果。应用带标签数据的监督机器学习领有良好的预测准确性。深度学习 办法可能在大规模数据集上 主动学习 到高层次和形象的特色示意，具备较高的预测和分类准确率。以 长短期记忆模型（LSTM）为例，在 长时间序列解决 上的优异体现使得它非常适合用来解决电芯的工夫相干数据，如充放电过程。
而企业积攒的海量电芯数据更是提供了大规模 预训练模型 的可能。在预训练的过程中，模型能够学习到丰盛的畛域常识和语义信息。在预训练模型的根底上，咱们能够应用大量有标签数据进行微调，以实现在特定工作上的高效学习。这种办法在自然语言解决、计算机视觉等畛域曾经获得了显著的胜利。从久远来看，大规模预训练模型将为电池电芯畛域带来微小的后劲和倒退空间。
AI+ 电芯 Notebook
本期 Notebook，咱们给大家带来的一个 AI+ 电芯利用 案例合集。它不仅蕴含了 SOC（电池荷电状态）预计和寿命预测 这样的热门利用，也蕴含了电池表征方面，如 EIS 阻抗谱 和 ECM 等效电路 模型的预测。对于关注 AI+ 电芯的你来说，这是一个不容错过的上手好机会。
值得一提的是，这次合集中的案例大多并非是当下最好的模型后果（SOTA）。真正重要的并不是所谓的 SOTA，而是适宜于场景的、真正有用的模型。这须要咱们更好地协同起来，突破壁垒、凝聚共识、发明连贯、造成迭代，独特建设 AI for Battery 更好的将来。
点击下方图片，拜访本期 Notebook：
欢送来 Notebook 案例广场 ，获取更多有意思的 notebook 实际～
感兴趣的同学也能够浏览原文查看。
