ABEC 2019│第7屆中國（常州·金壇）電池新能源產(chǎn)業(yè)國際高峰論壇現(xiàn)場
電池“達沃斯”-電池網(wǎng)11月28日訊（陳語 張倩 江蘇常州 圖文直播）11月27—29日，一年一度的全球電池行業(yè)盛會——ABEC 2019│第7屆中國（常州·金壇）電池新能源產(chǎn)業(yè)國際高峰論壇在江蘇金壇隆重舉行。本屆論壇由ABEC（電池“達沃斯”）組委會、中關(guān)村新型電池技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟、電池百人會主辦，江蘇省金壇經(jīng)濟開發(fā)區(qū)管理委員會、蜂巢能源科技有限公司協(xié)辦，800余位來自全球電池新能源產(chǎn)業(yè)鏈的“政、產(chǎn)、學(xué)、研、金、服、用”各界代表以及媒體代表等出席，共議后補貼時代下，新能源電池產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之路。
新加坡南洋理工大學(xué)博士后夏華榮
28日上午，新加坡南洋理工大學(xué)博士后夏華榮在ABEC 2019論壇上做了題為《基于大數(shù)據(jù)分析的鋰電池技術(shù)進步的幾點考慮》的主題演講，結(jié)合電池技術(shù)，分享了怎樣利用AI技術(shù)提高電池的生產(chǎn)、提高電池研發(fā)的效率等，電池網(wǎng)摘選了其部分精彩觀點，以饗讀者：
論壇上，夏華榮首先分享了人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別。利用計算機模擬人類行為，所有這些的事情都可以稱之為人工智能。隨著早期的人工智能發(fā)展，機器實現(xiàn)了按照一定的邏輯進行“機器學(xué)習(xí)”，隨著學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，現(xiàn)如今支撐人工智能的重要技術(shù)也發(fā)展成為深度學(xué)習(xí)，也就是說，從范圍來說，人工智能 > 機器學(xué)習(xí) > 深度學(xué)習(xí)。
“AI可以幫助我們用以前的方法和工具發(fā)掘知識。”據(jù)夏華榮介紹，AI在電池目前能用到的技術(shù)主要有兩個可能：一是利用機器學(xué)習(xí)的技術(shù)，預(yù)測電池的壽命，二是用機器學(xué)習(xí)加速電池材料的開發(fā)。
關(guān)于電池壽命的預(yù)測，夏華榮進一步解釋說，開發(fā)一款新的電池，或者對原來的電池做小的修改，都要重新表征電池各方面的性能，比如電池容量、電池倍率、電池電壓，最主要的是表征電池的循環(huán)壽命。但在這個過程中，表征電池的循環(huán)壽命，需要耗費巨大的時間成本。在工藝優(yōu)化過程中，一個小小的表現(xiàn)都會重新表征電池壽命，因為你不確定對它的改變是如何影響它的壽命。但是表征壽命，如果用1C充一次電，再用1C放一次電，表征1000次循環(huán)，就需要83天，很長的時間。如果表征2000次循環(huán)，就是半年時間，如果對工藝進行調(diào)整，大概半年以后才可能知道電池壽命是多少，時間成本支付不了。而對于電池其它方面的表征，大概一周內(nèi)就可以完成，所以如果能把電池壽命的表征時間縮短，就可以大大加速電池開發(fā)的速度。例如，利用機器學(xué)習(xí)的方法，就可以根據(jù)100次預(yù)測電池能循環(huán)1000次還是循環(huán)2000次，可以用很小的時間成本預(yù)測它的壽命。
關(guān)于利用機器學(xué)習(xí)加速電池材料的開發(fā)，夏華榮用固態(tài)電解質(zhì)來舉例，他表示，考察3000種鋰離子化合物，用機器學(xué)習(xí)的方法挑選出82種，發(fā)掘出這16種以前沒有報道過的固態(tài)電解質(zhì)可能會成為鋰離子電池新的固態(tài)電解質(zhì)，就有可能發(fā)掘出新的材料。
(以上觀點根據(jù)論壇現(xiàn)場速記整理，未經(jīng)發(fā)言者本人審閱。)
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