中國儲(chǔ)能網(wǎng)訊：美國康奈爾大學(xué)Shuangqi Li博士和Fengqi You教授合作在Cell Press細(xì)胞出版社交叉學(xué)科期刊Nexus上發(fā)表題為“基于AI4Sci的電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)研究：多尺度系統(tǒng)工程方法”的文章。該論文系統(tǒng)性地回顧了人工智能在動(dòng)力電池、電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)和電動(dòng)汽車應(yīng)用中的現(xiàn)狀與未來前景。重點(diǎn)介紹了人工智能領(lǐng)域研究的前沿，如大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)，為實(shí)現(xiàn)高效可靠的電池與管理系統(tǒng)提供了新的途徑與方案。
研究背景
在全球可持續(xù)發(fā)展的浪潮中，低排放交通運(yùn)輸作為綠色轉(zhuǎn)型的核心支柱，其重要性日益凸顯。電動(dòng)汽車，作為這場變革的先鋒，正以前所未有的速度重塑交通版圖。然而，電動(dòng)汽車的廣泛普及之路并非坦途，其關(guān)鍵在于電池技術(shù)的突破，其性能瓶頸成為制約電動(dòng)汽車發(fā)展和普及的關(guān)鍵因素。在此背景下，人工智能技術(shù)以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理與分析能力，為電池技術(shù)的革新注入了新活力。生成式人工智能、大語言模型等前沿技術(shù)的融合應(yīng)用，不僅加速了電池材料的探索與優(yōu)化，還可以精準(zhǔn)預(yù)測電池性能，優(yōu)化管理系統(tǒng)，展現(xiàn)了巨大的應(yīng)用前景。然而，人工智能在電化學(xué)儲(chǔ)能領(lǐng)域的深入應(yīng)用亦面臨數(shù)據(jù)質(zhì)量、算法通用性、跨學(xué)科整合及倫理監(jiān)管等多重挑戰(zhàn)。本研究旨在深入剖析人工智能方法在該領(lǐng)域的現(xiàn)狀與未來趨勢，聚焦其在電動(dòng)汽車中的應(yīng)用，明確核心挑戰(zhàn)，并提出針對(duì)性的解決策略，旨在為低排放交通的未來提供堅(jiān)實(shí)的科學(xué)支撐與技術(shù)引領(lǐng)。
核心內(nèi)容
1. 人工智能在電化學(xué)儲(chǔ)能領(lǐng)域中的應(yīng)用
人工智能在電池及電化學(xué)儲(chǔ)能領(lǐng)域正發(fā)揮著不可估量的變革性作用。從材料到設(shè)備，再到系統(tǒng)優(yōu)化，人工智能技術(shù)貫穿于電池技術(shù)發(fā)展的各個(gè)環(huán)節(jié)。生成式人工智能在材料發(fā)現(xiàn)與優(yōu)化方面展現(xiàn)出非凡能力，通過模擬生成并預(yù)測新電池材料的電化學(xué)性能，極大加速了高性能材料的研發(fā)進(jìn)程。監(jiān)督學(xué)習(xí)利用歷史數(shù)據(jù)與模擬分析，精準(zhǔn)優(yōu)化電池單元設(shè)計(jì)，提高能量密度與安全性。此外，強(qiáng)化學(xué)習(xí)預(yù)測電池維護(hù)需求，優(yōu)化充電策略，促進(jìn)清潔能源的應(yīng)用。一系列人工智能技術(shù)的應(yīng)用，不僅推動(dòng)了電池技術(shù)的快速發(fā)展，還提升了電動(dòng)汽車的性能與可持續(xù)性，為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)力。
圖1：人工智能在電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)研究中的應(yīng)用：無監(jiān)督學(xué)習(xí)、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和生成式人工智能
2. 基于人工智能的電池材料和電化學(xué)結(jié)構(gòu)研發(fā)
人工智能在電池材料和電化學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用標(biāo)志著研究范式的重大變革。傳統(tǒng)的電池材料研發(fā)方法通常需要較長的開發(fā)周期和大量資源，而人工智能的整合提供了一種革命性的方法。例如，其在電池和電化學(xué)儲(chǔ)能技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用包括三維電極微觀結(jié)構(gòu)的重建、電化學(xué)性能的預(yù)測建模以及衰退機(jī)制的解析。此外，人工智能在X射線計(jì)算機(jī)斷層掃描分析中的應(yīng)用，極大提高了圖像重建、實(shí)時(shí)分析、材料分割和故障檢測的能力。進(jìn)一步，人工智能與機(jī)器人技術(shù)的結(jié)合在電池仿真和實(shí)驗(yàn)中也代表了重大發(fā)展，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測和引導(dǎo)實(shí)驗(yàn)過程可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)和優(yōu)化實(shí)驗(yàn)規(guī)劃，顯著減少傳統(tǒng)方法所需的時(shí)間和資源?？傮w而言，人工智能技術(shù)的整合正在重塑電池材料科學(xué)，使研究流程更加高效。
圖2：電池材料科學(xué)中的人工智能：三維微觀結(jié)構(gòu)重建、電化學(xué)性能預(yù)測和衰退機(jī)制解析
3. 基于人工智能的電池狀態(tài)估計(jì)和壽命預(yù)測
在設(shè)備層面，狀態(tài)估計(jì)和剩余壽命預(yù)測對(duì)于電池管理至關(guān)重要。狀態(tài)估計(jì)提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，反應(yīng)電池剩余電量和功率，是優(yōu)化性能和延長壽命的關(guān)鍵。人工智能可以通過從大量包含多樣電池行為的數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)電池外特性，在準(zhǔn)確和穩(wěn)定預(yù)測電池狀態(tài)方面具有顯著優(yōu)勢。近年來，人工智能技術(shù)在預(yù)測電池壽命方面也取得了顯著進(jìn)展。與傳統(tǒng)的電化學(xué)技術(shù)相結(jié)合，如電壓松弛分析、阻抗譜分析和充電曲線分析，顯著提高了電池壽命預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，阻抗譜結(jié)合人工智能，能夠快速分析大量的阻抗數(shù)據(jù)，識(shí)別復(fù)雜的降解模式，提高剩余壽命預(yù)測的準(zhǔn)確性。人工智能技術(shù)簡化了電池健康預(yù)測過程，提供了更高效、成本更低且更精確的方法。
圖3：在電池健康評(píng)估與壽命預(yù)測中的人工智能：電壓松弛法、阻抗譜和充電曲線分析
4. 基于人工智能的電池全壽命周期管理與優(yōu)化
在交通電氣化領(lǐng)域，優(yōu)化電池壽命周期管理對(duì)于提升性能、延長壽命和確保可持續(xù)性至關(guān)重要。圖4展示了電動(dòng)汽車電池的可持續(xù)生命周期管理框架，強(qiáng)調(diào)了人工智能在優(yōu)化各階段的作用，包括電網(wǎng)集成、快速充電、電池再利用和回收策略。人工智能通過精細(xì)建模電池材料老化與運(yùn)行工況之間的耦合關(guān)系，可以進(jìn)一步優(yōu)化快速充電協(xié)議，使其與特定電池工作條件相匹配，減少電池老化。進(jìn)一步，人工智能驅(qū)動(dòng)的決策支持系統(tǒng)在管理退役電池生命周期中起到了關(guān)鍵作用，自動(dòng)化地確定電池何時(shí)從車輛使用中退役、用于電網(wǎng)儲(chǔ)能或回收。
圖4：基于人工智能的電動(dòng)汽車動(dòng)力電池全生命周期管理與優(yōu)化：從電網(wǎng)整合到回收利用
5. 未來發(fā)展新機(jī)遇
我們進(jìn)一步探討了電化學(xué)儲(chǔ)能中人工智能應(yīng)用的前沿領(lǐng)域，指出了未來可能的突破和趨勢，以及主要面臨的六大挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的可用性和質(zhì)量、算法適應(yīng)性、跨學(xué)科整合、監(jiān)管和倫理、以及模型復(fù)雜性。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們提出了一系列有針對(duì)性的解決方案，以充分發(fā)揮人工智能在該領(lǐng)域的變革潛力，包括：數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)以及少樣本學(xué)習(xí)。在電化學(xué)儲(chǔ)能研究中，數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于人工智能驅(qū)動(dòng)的方法至關(guān)重要。通過建立先進(jìn)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，跨機(jī)構(gòu)和行業(yè)共享數(shù)據(jù)，可以深入理解電池性能和衰退機(jī)理，有助于開發(fā)更高效的電池技術(shù)。未來，人工智能研究人員與電池專家之間的合作至關(guān)重要，以確保人工智能模型針對(duì)電化學(xué)儲(chǔ)能領(lǐng)域的獨(dú)特挑戰(zhàn)進(jìn)行優(yōu)化，并滿足社會(huì)價(jià)值和消費(fèi)者期望。
圖5：基于人工智能的電化學(xué)儲(chǔ)能研究：大型語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)和少樣本學(xué)習(xí)
論文總結(jié)
人工智能作為促進(jìn)科學(xué)進(jìn)步的強(qiáng)大推動(dòng)力，影響著幾乎技術(shù)、工程和社會(huì)生活的各個(gè)方面，毫無疑問，它為推動(dòng)社會(huì)的可持續(xù)性發(fā)展提供了機(jī)遇，包括通過交通電氣化徹底改變我們的出行方式。本文全面探討了人工智能與電化學(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)的高效整合方法，特別是其在電動(dòng)汽車中的應(yīng)用。通過文獻(xiàn)綜述，文章強(qiáng)調(diào)了人工智能在各類電池技術(shù)中的變革性作用——從材料發(fā)現(xiàn)和電化學(xué)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)到生命周期管理及與智能電網(wǎng)整合。值得一提的是，盡管人工智能在儲(chǔ)能系統(tǒng)的研發(fā)與管理方面展示出了巨大的潛力，但數(shù)據(jù)管理、隱私問題以及可解釋的人工智能模型的開發(fā)等挑戰(zhàn)依然存在。展望未來，研究應(yīng)著眼于數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施、大語言模型、基礎(chǔ)模型、多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)和少樣本機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。
