Прогнозирование срока службы батареи на основе искусственного интеллекта повышает эффективность проверки новой конструкции

Инструмент искусственного интеллекта, созданный в Мичиганском университете, использует тесты более ранних батарей для прогнозирования производительности новых конструкций. (Изображение:Синь Цзоу, Университет Висконсин-Мэдисон)

Технические обзоры: Что побудило вас начать этот проект?

Песня Цзыю: Я работал как в научных кругах, так и в промышленности, поэтому знаю, что есть болевые точки, связанные с тестированием и проверкой аккумуляторов. Когда у нас появляется новая конструкция батареи, даже если она не сильно отличается от предыдущей, мы всегда проводим все лабораторные испытания в аналогичных условиях. Это будет стоить как минимум шесть месяцев и потреблять много энергии. Итак, если у нас есть новый дизайн, который не слишком отличается, нам интересно, можем ли мы использовать предыдущие наборы данных. Можем ли мы использовать знания и шаблоны данных из предыдущего проекта, чтобы предсказать срок службы нашего нового проекта? Это сэкономит много времени и энергии.

Мы смотрим на эту проблему с точки зрения ИИ для науки, которая является новой областью:научное предсказание является одной из наиболее важных проблем. Мы уделяем особое внимание экономической эффективности метода машинного обучения. Как мы можем использовать как можно меньше данных для достижения более высоких или аналогичных показателей прогнозирования?

Технические обзоры: Как вы относитесь к тому, что конструкция батареи не такая, как у предыдущей?

Песня: Для ответа на этот вопрос нам придется углубиться в нашу конкретную структуру. Мы использовали концепцию исследования, проведенного несколько десятилетий назад, чтобы имитировать то, как люди воспринимают мир и получают знания. Например, мы узнаем многие вещи грубо, наблюдая, точно, посещая занятия или спрашивая других. Наша структура использует подход к обучению, называемый обучением открытий. Когда у нас есть новая конструкция батареи, мы хотим сопоставить ее с существующими аккумуляторными элементами, чтобы увидеть, как мы можем использовать их наборы данных для нашей новой конструкции, чтобы мы могли сделать прогноз срока службы без длительных испытаний.

Мы тестируем новую конструкцию, чтобы наблюдать за ее первоначальными параметрами и тем, как они развиваются в течение первых нескольких десятков циклов. Затем мы пытаемся сопоставить этот шаблон с предыдущими батареями, потому что у нас есть полные наборы данных для них. Если мы видим похожие шаблоны, мы знаем, что наш новый дизайн похож на предыдущий. Затем мы можем использовать эти знания и шаблоны данных, чтобы спрогнозировать срок службы нашей новой батареи.

Технические обзоры: Вы говорите, что расходуете значительное количество энергии при проверке батарей. Это потому, что вы тестируете аккумуляторы под нагрузкой?

Песня: Да, именно. Когда мы тестируем наши аккумуляторные элементы, особенно для лабораторных циклических испытаний, нам приходится заряжать и разряжать много-много раз, например, 1000 циклов, 2000 циклов, что будет потреблять много энергии. Итак, если вы сможете выполнить всего 50 циклов, это позволит вам значительно сэкономить.

Мы не только проверяем меньше циклов, но и проверяем меньше ячеек. Например, раньше, поскольку вы хотели охватить различные условия эксплуатации, вам приходилось использовать около 100 ячеек и 100 каналов для тестирования в разных условиях. Но сейчас нам нужно охватить лишь некоторые из них — например, 10 ячеек, 10 условий работы, 50 циклов. Таким образом, мы экономим энергию как за счет сокращения времени цикла, так и за счет тестирования меньшего количества аккумуляторных элементов.

Технические обзоры: На какие состояния вы проверяетесь?

Песня: Температура – очень важный показатель. Другой вопрос, как мы используем наши батарейки. Например, если у вас есть сотовый телефон и у меня есть сотовый телефон, мы, вероятно, используем их по-разному. Я хочу постоянно полностью заряжать свой телефон, поэтому аккумулятор моего мобильного телефона разряжается очень быстро. Но если вы просто используете свой мобильный телефон при среднем уровне заряда (SOC), он, вероятно, прослужит дольше. Поскольку разные люди используют батарею по-разному, мы хотим охватить как можно больше условий.

Технические обзоры: Я читал, что ваша система состоит из трех компонентов:учащегося, интерпретатора и оракула. Не могли бы вы их описать, пожалуйста?

Песня: Это три компонента нашего обучения открытиям. Первым является обучающийся — тот, кто задает вопрос и решает, какие конструкции клеток и прототипы клеток тестировать. Учащийся передаст команду интерпретатору, который будет использовать данные ранних испытаний на велосипеде для создания пространства признаков, состоящего из физических параметров, то есть характеристик, которые затем могут быть интерпретированы экспертом по батареям. Итак, мы не просто используем какие-то бессмысленные статистические функции; мы используем функции, которые может интерпретировать инженер по батареям или ученый. Затем интерпретатор предоставит эти функции оракулу. Оракул будет проводить так называемое обучение с нулевым выстрелом, что означает, что он прогнозирует срок службы батарей новой конструкции без дополнительных экспериментов. Затем оракул передаст результаты своего прогноза учащемуся, который будет доверять этим результатам и учиться на них. После нескольких прогонов учащийся сможет самостоятельно прогнозировать новые конструкции аккумуляторов. И, наконец, обучаемый и оракул вместе сделают прогнозы для всех образцов батарей.

Технические обзоры: Профессор Сонг, вы сказали, что для обучения вы выбираете батарейки, которые имеют схожие закономерности с тем, что вы делаете сейчас. Как вы выбираете, какие батарейки использовать в качестве моделей?

Песня: Это в первую очередь от переводчика. Например, когда у нас есть развивающийся набор параметров новой конструкции, мы можем сопоставить его с предыдущей конструкцией батареи, чтобы сравнить закономерности. И мы также используем оракул, потому что он обучен с использованием предыдущих разработок. Также переводчик может рассказать нам об интересующих нас параметрах. Например, если мы считаем, что есть 11 или 14 параметров, которые очень важны для срока службы батареи, мы используем интерпретатор, чтобы получить эти параметры из наших исходных данных тестирования.

Затем мы используем оракул, чтобы принять эти наборы параметров в качестве входных данных и спрогнозировать срок службы нашего проекта. Но, конечно, оракул не может дать нам точные результаты в первом раунде, поэтому нам приходится повторять, чтобы уменьшить неопределенность и со временем получить лучшие результаты.

Поскольку мы знаем, что это не слишком точно, мы делаем второй прогон от обучающегося. Я получаю результаты, а вы сообщаете мне срок службы батарей трех выбранных мной конструкций. Но я все еще не уверен в конкретных конструкциях или условиях тестирования. Итак, я могу выбрать еще две ячейки и повторить процедуру еще раз — именно так люди учатся. Мы выполняем итерацию для разных условий.

Технические обзоры: Как только вы сделаете свой прогноз, как вы докажете, что вы правы?

Песня: Итак, в первом раунде для новых батарей мы интуитивно выбираем репрезентативные условия тестирования. Например, мы заботимся о характеристиках при низких температурах, при высоких температурах, при средних температурах, высокой скорости разряда и низкой скорости разряда. Во втором раунде у нас есть некоторые количественные данные, которые помогут нам выбрать дальнейшие ячейки. Затем мы используем регрессию гауссовского процесса, чтобы получить неопределенность прогнозов. Затем мы выбираем наиболее неопределенные прогнозы и снова запускаем эти условия, чтобы подтвердить исходные прогнозы.

Это обычная практика в этой сфере, поэтому большинство людей ей доверяют. Однако, когда мы опубликовали нашу статью, мы получили комментарий с вопросом, как мы можем подтвердить, что наша количественная оценка неопределенности верна? Честно говоря, есть разные методы, и хотя мы не все их опробовали, планируем сделать это в будущем.

Технические обзоры: Предположим, производитель аккумуляторов заинтересован в ваших результатах. Будет ли он доверять вам настолько, чтобы начать собирать батареи на конвейере, основываясь на вашем прогнозе?

Песня: Это хороший вопрос. Я думаю, да, по крайней мере, для одной аккумуляторной компании, с которой мы сотрудничаем уже почти четыре года. И в нашем сотрудничестве они предоставляют нам все данные. Мы обсуждали результаты с их инженерами, и они считают, что результаты заслуживают доверия. Итак, если у них есть новая конструкция батареи, особенно та, которая не сильно отличается от предыдущей, наша схема может сработать.

Но я также хочу указать на ограничения нашего исследования, что очень важно. Например, мы не можем однозначно указать ограничения, если конструкция новой батареи сильно отличается от предыдущих. Фреймворк не является волшебством:если имеющиеся у вас знания предметной области сильно отличаются от нового дизайна, как вы можете сделать прогноз?

Мы не получили методологию количественной оценки этих вопросов — это выходит за рамки данной работы. Но я считаю, что стоит пойти дальше. Например, наше исследование охватывает только традиционные литиевые батареи и не включает некоторые более продвинутые технологии, такие как твердотельные или литий-металлические.

Технические обзоры: То есть вы имеете в виду только стандартные литий-ионные батареи?

Песня: Точно. В настоящее время в большинстве продуктов используются стандартные литий-ионные аккумуляторы. Но даже для широко используемых литиевых аккумуляторных элементов, если у вас есть новые конструкции, компания по производству электромобилей или аккумуляторов проведет годичные испытания для каждой конструкции. Итак, наш инструмент сейчас очень полезен. Но ограничением является то, что делать, когда у нас очень разные проекты.

Технические обзоры: Вы также упомянули анализ, основанный на физике. Что это значит?

Песня: Это означает, что мы используем модель, основанную на физике — так называемую модель первых принципов. Например, некоторые очень простые физические уравнения, такие как уравнение диффузии закона Фика. Используя их, мы можем генерировать функции, которые физически интерпретируемы. Например, во многих предыдущих статьях они просто использовали характеристики, полученные на основе измерений напряжения и тока, но не знали конкретного физического смысла этих характеристик.

Объединив физическое моделирование с калибровкой параметров, основываясь на том, что параметр соответствует определенной тенденции, я могу сказать вам либо, почему ваш аккумуляторный элемент достаточно долговечен, либо что у вас может быть какой-то механизм деградации. Это сделает прогноз более достоверным и более объяснимым.

Если вы просто используете машинное обучение и не обращаете внимания на физику, набор данных, на котором вы тренируете свою модель машинного обучения, может дать вам прогноз, который сработает в 95 процентах случаев. Но это означает, что, возможно, это сработает для вас, но может не сработать для меня. И если это не сработает для меня, это может дать мне нелепое предсказание, несовместимое с физикой, а это недопустимо на практике. Что касается точности, возможно, ошибка в один процент вполне допустима, а может быть, даже и в два процента. Я просто хочу дать вам надежные оценки, а не нелепые, безумные оценки.

Технические обзоры: Как вы вводите физические параметры в свою систему?

Песня: У нас есть модель, показывающая реакцию системы. Я знаю, что параметры связаны с ответом. Итак, мы используем наш интерпретатор, чтобы получить статистическое распределение этих параметров, потому что очень сложно точно откалибровать такое большое количество параметров. Для существующего хорошего проекта и набора данных вы просто выполняете калибровку параметров, распределение и пытаетесь сопоставить распределение и тенденции параметров со сроком службы элементов вашей батареи. Потому что для существующей конструкции батареи, поскольку у вас есть данные испытаний всего жизненного цикла, вы можете увидеть фактические взаимосвязи. Затем мы пытаемся использовать эту взаимосвязь при разработке наших новых аккумуляторов.

Технические обзоры: Каковы ваши дальнейшие действия?

Песня: Мой план относительно этой работы состоит в том, чтобы выяснить ограничения структуры. Мы можем протестировать только ограниченные конструкции батарей, а не каждую из них. Сейчас мы говорим о твердотельных батареях, литий-металлических, литий-серных батареях и других, и все они имеют разный химический состав. Итак, мы хотим посмотреть, сможет ли эта система работать хорошо для новых типов батарей. Если нет, мы хотим изучить, что нам нужно сделать. Я думаю, что эта структура по-прежнему будет работать хорошо, но нам придется внести изменения, потому что разные химические элементы батарей будут иметь очень разную внутреннюю физику.

Для аккумуляторных людей самым важным компонентом является переводчик. Нам предстоит многое сделать в этой области. Например, мы можем улучшить наше физическое моделирование, чтобы повысить его производительность при моделировании твердотельных батарей.