Trí tuệ nhân tạo đang xem xét sâu hơn về vấn đề lão hóa pin
Pin xuống cấp theo thời gian. Việc theo dõi tình trạng của pin là rất quan trọng, nhưng nó cũng khá khó khăn. Hiện nay, các nhà khoa học từ Đại học Cambridge và Newcastle đã phát triển một phương pháp học máy để theo dõi tình trạng lão hóa pin bằng cách gửi các xung điện vào chúng và đo lường phản ứng. Công nghệ này có thể cải thiện tình trạng pin trong xe điện.
Hầu hết pin là các thiết bị hóa học đều phức tạp. Theo thời gian, thành phần hóa học của chúng thay đổi thông qua các phản ứng giả mạo, làm giảm hiệu suất của pin. Tuy nhiên, các phương pháp hiện tại để đánh giá tình trạng của pin dựa vào việc đo dòng điện và điện áp trong các chu kỳ sạc và xả pin. Điều này tình trạng xuống cấpc của pin, nhưng không phải là các quá trình liên quan. Đó là lý do tại sao các nhà khoa học tạo ra hệ thống giám sát pin mới này, không xâm lấn và dễ dàng thêm vào các hệ thống pin hiện có.
Công nghệ này dựa trên Trí tuệ nhân tạo. Một máy tính gửi tín hiệu hết điện đến pin. Pin phản ứng với xung điện và máy tính đo phản ứng đó. Thuật toán AI đánh giá các tính năng khác nhau của câu trả lời đó và có thể khám phá các tính năng cụ thể là dấu hiệu của sự lão hóa pin. Công nghệ dựa trên dữ liệu này có thể theo dõi và dự đoán chính xác tuổi thọ của pin. Các nhà khoa học đã thực hiện hơn 20.000 phép đo thử nghiệm để đào tạo mô hình, cung cấp cho AI một bộ dữ liệu khổng lồ để so sánh thông tin mới. Thật thú vị, dữ liệu được thu thập bởi mô hình này cũng có thể được sử dụng để nghiên cứu pin. Một số thông tin có thể khuyến khích các kỹ sư thăm dò pin để xem điều gì đang xảy ra và cách khắc phục.
Tiến sĩ Yunwei Zhang, đồng tác giả của nghiên cứu, cho biết: Học máy bổ sung và tăng cường hiểu biết về thể chất. Các tín hiệu có thể giải thích bằng mô hình học máy là điểm khởi đầu cho các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trong tương lai.
Ưu điểm của AI là nó có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ rất nhanh và rất hiệu quả. Nó có thể nhận ra các quá trình xảy ra trong pin và so sánh chúng với các quy trình đã thấy trong bộ dữ liệu trước đó. Hy vọng, điều này sẽ tạo ra kết quả đáng tin cậy và cung cấp nhiều thông tin mới, có thể dẫn đến cải tiến công nghệ pin.
Hiện nay, các nhà khoa học đang sử dụng công nghệ AI để theo dõi các quá trình trong các hệ thống pin khác nhau. Họ muốn xem sự xuống cấp xảy ra như thế nào và làm thế nào nó có thể được giải quyết. Họ cũng đang làm việc trên các giao thức sạc dựa trên AI, có thể giúp tăng tuổi thọ của pin ở một số trường hợp.
ctngoc