Mô hình AI mới có thể dự đoán tuổi thọ pin chỉ sau 50 chu kỳ sạc xả

AI giúp rút ngắn mạnh thời gian thử nghiệm pin

Các nhà nghiên cứu tại University of Michigan đã phát triển một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng dự đoán tuổi thọ pin chỉ sau khoảng 50 chu kỳ sạc xả. So với phương pháp truyền thống đòi hỏi hàng trăm đến hàng nghìn chu kỳ, công cụ mới này có thể rút ngắn thời gian thử nghiệm từ nhiều tháng xuống chỉ còn vài ngày.

Theo nhóm nghiên cứu, phương pháp mới giúp giảm tới 95 phần trăm thời gian và năng lượng cần thiết cho quá trình đánh giá pin, từ đó đẩy nhanh đáng kể tốc độ nghiên cứu và phát triển các công nghệ pin mới.

AI có khả năng dự đoạn tuổi thọ pin

Cách tiếp cận học khám phá và AI đa tác nhân

Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature, do trợ lý giáo sư Ziyou Song và nghiên cứu sinh Jiawei Zhang dẫn dắt. Thay vì sử dụng một mô hình đơn lẻ, nhóm đã xây dựng một hệ thống AI gồm nhiều tác nhân, mỗi tác nhân đảm nhận một vai trò riêng, phối hợp tương tự như một nhóm nhà khoa học trong phòng thí nghiệm.

Hệ thống này dựa trên nguyên lý học khám phá, cho phép AI học từ dữ liệu lịch sử, thực hiện các thí nghiệm quy mô nhỏ, kết hợp với mô hình vật lý để liên hệ giữa hiệu suất ban đầu và tuổi thọ pin về lâu dài.

Ba vai trò chính trong hệ thống AI

Quy trình dự đoán được chia thành ba thành phần. Tác nhân học tập chịu trách nhiệm lựa chọn các thiết kế pin tiềm năng và tiến hành thử nghiệm ban đầu trong khoảng 50 chu kỳ. Dữ liệu thu được sau đó được tác nhân phân tích xử lý thông qua các mô phỏng dựa trên vật lý. Cuối cùng, tác nhân tổng hợp kết hợp kết quả mới với dữ liệu cũ để dự đoán tuổi thọ pin hoàn chỉnh.

Qua mỗi vòng lặp, hệ thống liên tục cải thiện độ chính xác, đến mức có thể dự đoán tuổi thọ pin mà không cần lặp lại toàn bộ quy trình thử nghiệm dài hạn.

Dự đoán chính xác cho nhiều loại pin khác nhau

Điểm đáng chú ý của mô hình này là khả năng khái quát hóa. Khi được huấn luyện bằng dữ liệu từ pin dạng trụ nhỏ, hệ thống vẫn dự đoán chính xác tuổi thọ của pin dạng túi lớn thường dùng trong xe điện. Điều này cho thấy mô hình đã nắm bắt được các quy luật vật lý và hóa học chung của quá trình suy giảm pin.

Đối tác công nghiệp Farasis Energy USA đã cung cấp pin và dữ liệu thực tế để kiểm chứng kết quả. Theo nhóm nghiên cứu, lượng điện năng tiêu thụ cho việc dự đoán bằng AI chỉ bằng khoảng 5 phần trăm so với thử nghiệm truyền thống kéo dài hàng nghìn chu kỳ.

AI có thể dự đoán chính xác cho nhiều loại pin

Tiềm năng ứng dụng vượt ra ngoài pin

Trong tương lai, nhóm nghiên cứu kỳ vọng mở rộng hệ thống để dự đoán thêm các yếu tố như giới hạn an toàn, tốc độ sạc tối ưu và vật liệu phù hợp cho thế hệ pin lithium ion tiếp theo. Xa hơn, phương pháp học khám phá này có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác như khoa học vật liệu, hóa học và kỹ thuật, nơi các vòng thử nghiệm dài và tốn kém vẫn đang là rào cản lớn.

Xem thêm: Bản cập nhật Windows 11 gây tụt hiệu năng GPU Nvidia, người dùng được khuyến cáo gỡ bỏ

Xem thêm: Pháp Nhắm Tới VPN Sau Dự Luật Xác Minh Độ Tuổi Trên Mạng Xã Hội