| AI工具可凭几天测试数据预估电池寿命 |
科技日报讯（记者刘霞）美国密歇根大学工程学院科学家在近期出版的可凭《自然》杂志发表论文，打造出这款AI智能体。天测为那些长期受限于高成本、试数节省约98%的据预时间和95%的能源消耗。长周期的池寿研究按下“加速键”。宣布开发出一款基于“发现学习”理念的命新人工智能（AI）工具。AI不仅能从早期数据中捕捉退化趋势，闻科这套系统由3个核心模块协同工作。学网这意味着该方法具备良好的可凭泛化能力，材料科学等高度依赖昂贵实验的天测领域，才能判断其何时容量衰减至设计值的试数90%以下。并进行短周期测试以填补知识盲区；“解释器”分析历史数据，据预这不仅大幅降低了研发成本，池寿
具体而言，而这一新型AI系统仅凭前50次充放电循环数据，挖掘不同电池间的共性规律；“智囊”则综合实验结果、例如，还能识别关键影响因素。高温下主导劣化的化学机制，尽管训练集仅包含类似AA电池的圆柱形电池，决定建造哪些电池原型，适用于多种电池形态。而非被动接受理论灌输。即可准确预测新电池的循环寿命。再验证。团队将其引入AI领域，物理模拟与过往经验，这项技术未来可拓展至电池安全、
团队表示，在低温环境中可能微不足道。网站或个人从本网站转载使用，系统仍预测出了结构更复杂、更重要的是，就能精准预估整块电池的使用寿命，“发现学习”作为一种新型机器学习范式，须保留本网站注明的“来源”，
该系统的灵感源自一种“边做边学”的“发现学习”认知模式，最终预测新电池的循环寿命。
传统测试需对电池进行数百甚至上千次充放电循环，尺寸更大的袋式电池性能。耗时数月乃至数年，总结、“学习器”负责提出问题，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、请与我们接洽。这款全新的智能体仅需几天实验测试数据，
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，快充性能等更多维度。结合物理模型模拟电池内部反应，整个过程如同科学家在实验室中不断试错、
团队使用美国Farasis能源公司的袋式电池数据对该模型进行了验证。也为下一代高性能电池的快速迭代提供了强大助力。有望推广至化学、其通过实践探索获取知识，