AI應(yīng)用真的是越來越廣泛、越來越深入了，如今已經(jīng)深入各行各業(yè)了。近日，美國密歇根大學(xué)團(tuán)隊開發(fā)出的AI工具，僅需50次充放電即可預(yù)測電池壽命，而這在此之前通常需要500到1,000次，根據(jù)循環(huán)實驗的具體條件，這可以節(jié)省數(shù)月甚至數(shù)年的測試時間，并在電池原型設(shè)計和測試過程中節(jié)省大量電能。

研究團(tuán)隊估計，預(yù)測新型電池設(shè)計的循環(huán)壽命只需傳統(tǒng)測試所需能量的5%和時間的2%。該系統(tǒng)融合物理模型與機器學(xué)習(xí)，能跨電池形態(tài)精準(zhǔn)預(yù)判老化規(guī)律，加速新能源技術(shù)研發(fā)。該系統(tǒng)由密歇根大學(xué)電氣與計算機工程系助理教授宋子佑（Ziyou Song）及博士生張家偉（Jiawei Zhang）團(tuán)隊開發(fā)，并發(fā)表于《自然》期刊。，從名字來看，似乎也是中國人名字結(jié)構(gòu)。

我們來具體看看是如何實現(xiàn)的，我們傳統(tǒng)的預(yù)測模型通常依賴于已有的實驗數(shù)據(jù)，而密歇根大學(xué)的方法引入了生成式模型，它可以根據(jù)電池在前50次循環(huán)中表現(xiàn)出的細(xì)微電化學(xué)“指紋”，模擬出該電池在未來數(shù)千次循環(huán)中的表現(xiàn)。這就像是通過一個人的青少年時期照片，利用 AI 精確預(yù)測其老年時的樣貌。下圖就是密歇根大學(xué)文中貼出的原理圖片，大家可以詳細(xì)看看怎么實現(xiàn)的。

新一代鋰離子電池在化學(xué)成分、結(jié)構(gòu)和材料方面與以往的電池截然不同，但研究團(tuán)隊認(rèn) 為它們之間存在一些共性，這些共性或許有助于預(yù)測新設(shè)計的性能。該解釋器并非使用電流和電壓信號的簡單統(tǒng)計特 征，而是利用底層物理特性來建立不同電池之間的共性。

值得一提的是，在電池技術(shù)領(lǐng)域，該團(tuán)隊計劃將這種方法擴(kuò)展到其他性能領(lǐng)域，例如安全性和充電速度。

AI改變世界的速度真的是太快了，可以用日新月異來形容，超乎想象，我們必須時刻關(guān)注自己行業(yè)的變化，關(guān)注如何利用AI提升自己的工作效率，否則我們真的會被取代，不是被AI取代，而是被會AI的新一代人取代。