Дългият живот на батерията е водещ фактор при избора на мобилни устройства от потребителите. Въпреки усилията на големите компании и учените все още има какво да желаем от този ключов компонент на любимите ни джаджи. Научните среди са доста активни в разработка на модерни технологии и нови материали, с които да подобрят капацитета на батериите.
Сериозен интерес предизвиква и възможността ефективно да се предвижда техния жизнен цикъл. Това може да стане с модерни иновации като машинното обучение, в които учените виждат голям потенциал. Екип от специалисти на Аrgonne National Laboratory също търсят решения в модерните софтуерни технологии.
Последният им проект е доста любопитен, тъй като включва новаторски метод за придвижване на жизнения цикъл на различни батерии. Базата данни на учените включва набор от над 300 батерии с шест химически структури, информира Аzom.
Тестовете показват, че учените са в състояние с висока ефективност да изчислят точно колко дълго ще работят оптимално батериите. За да постигнат този ефект тренират машинно обучение, което анализира в реално време множество фактори от представянето им. Компютърна програма може да прави изводи на базата на първоначален набор от данни, които използва за предвиждане на жизнения цикъл на батериите.
Най-положителното около концепцията е, че може да се приложи за изчисление на капацитета на разнообразие от продукти, които включват смартфони и електромобили. В момента единствения начин за подобни прогнози е да се изчисли капацитета, което често е е скъп и труден процес.
Учените искат да отстранят този проблем и предоставят по-добър начин на потребителите да знаят какво се случва с батериите им. Подходящо решение изглежда са по-достъпни технологии като AI софтуер и машинно обучение.