编辑 | 萝卜皮
未经分类的「服役电池」具有差别的正极资料，由于其正极特定的性质，阻碍了间接输送的采用。报废电池的激增需要精确分类以实现有效的间接输送，但差别的运营历史、差别的制造商以及输送合作者（数据所有者）的数据隐衷问题带来了挑战。
清华大学团队展示了，从涵盖 5 种阴极资料和 7 家制造商的 130 块锂离子电池的独特数据集中，联邦机械进修法子可以对这些服役电池举行分类，而无需依赖过去的运营数据，从而掩护输送合作者的数据隐衷。
通过应用从报废充放电循环中提取的特征，该团队的模型在同质和异质电池输送设置下分别表现出 1% 和 3% 的阴极排序偏差，这归因于他们创新的 Wasserstein 距离投票策略。
从经济角度来看，所提出的法子强调了精确电池分类对于繁荣和可持续输送行业的价值。这项研讨预示着一种使用来自差别来源的隐衷敏感数据的新范例，促进分布式系统的协调和尊重隐衷的决策。
该研讨以「Collaborative and privacy-preserving retired battery sorting for profitable direct recycling via federated machine learning」为题，于 2023 年 12 月 5 日发布在《Nature Communications》。
锂电池间接输送存在挑战性
锂离子电池（LIB）作为储能器件，已成为从工业生产到日常生活的各个领域的广泛应用，成为公认的技术线路。预测表明，到 2030 年，全球锂离子电池生产规模将超过 1.3 TWh，届时对电池不断增长的需求将远远超过锂和钴等重要金属资源的供应量。
然而，目前锂离子电池产品的平均寿命为 5-8 年，导致许多国家的服役电池即将激增。如果管理不当，服役电池将导致不可持续的资源浪费和不可逆的环境危害。鉴于这种情况，在我们面临即将到来的锂离子电池服役浪潮时，电池输送技术的发展显得至关重要。
电池输送研讨的最新进展集中在火法冶金、湿法冶金和间接输送法子上。与火法冶金和湿法冶金法子相比，间接输送是一种独特的法子。该过程不会对资料结构造成二次损伤，能够更高效地举行结构修复和性能恢复。此外，间接输送具有更高的盈利才能，因为它可以降低能源消耗、减少温室气体排放和减轻环境足迹。
然而，在实际生产中，电池输送商经常遇到包含未知组件的锂离子电池或由差别正极资料类型的混合物组成的电池模块。考虑到间接输送可能在很大程度上是针对阴极的，这种复杂性使得间接输送的应用无法实现服役电池的价值转换。
需要强调的是，即使可以使用传统的输送策略从混合正极资料类型中提取重要金属，输送过程中差别正极资料之间的相互作用也会对产品质量产生不利影响。因此，了解输送方面的正极资料类型信息显著影响间接输送线路的选择，并最终提高产品质量、盈利才能和可持续性。
联邦机械进修是不错的解决法子
联邦机械进修作为一种分布式和隐衷掩护范式，有潜力通过协调机械进修解决多方协调（相当于电池数据量和多样性）和隐衷问题。在每次训练迭代中，分布式数据所有者应用其内陆计算才能执行内陆训练，对训练后的模型参数/结果举行加密，并将其上传到中央协调器举行聚合。
事实上，原始数据集永远不会离开其各自的数据所有者，并且传输的参数/结果经过适当加密以掩护数据隐衷。联邦机械进修已在许多应用领域得到广泛研讨，包括公共卫生、临床诊断、电子商务、物联网、移动计算和智能电网。
这种法子可以通过实现隐衷掩护协调，特别是对于那些数据访问受限的人来说，彻底改变广泛能源领域的数据驱动研讨范式。关于电池输送领域，联邦机械进修假设有可能应用已经存在但由于隐衷问题而无法共享的大量电池数据。通过这种协调且掩护隐衷的范例，可以实现高精度、高效率、可扩展性和通用性的服役电池分类，从而优化输送电池的质量和盈利才能。目前为止，还从未有过针对电池输送的联邦机械进修研讨的报道。
用于电池间接输送的新模型
在最新的研讨中，清华大学的研讨人员应用多个合作者的现有电池数据（电池制造商、实际应用运营商、学术研讨机构和第三方平台）用机械进修法子对服役电池举行正极资料分类。
该团队的联邦机械进修模型仅使用一个周期的现场测试数据通过标准化特征提取过程举行训练，而无需事先了解历史操作条件。研讨人员将联邦机械进修模型的预测才能与基于内陆数据的独立进修内陆模型在同质和异构电池输送情况下的预测才能举行了比较。
图：服役电池分类输送的联邦机械进修框架。（来源：论文）
在均匀设置下，该团队获得了 1% 的正极资料分选偏差；在异质环境中，由于 Wasserstein 距离投票策略，研讨人员获得了 3% 的正极资料排序偏差。
这样的准确度是通过以下方式实现的：（1）自动探索显著特征中的独特模式，而不假设对历史操作条件有任何先验知识；（2）使用他们提出的 Wasserstein 距离投票策略来纠正输送合作者之间的异构数据分布。经济评估展示了准确的服役电池分类对于使用间接输送的有利可图的电池输送行业的相关性和必要性。
总的来说，该法子可以补充现有的基于第一原理的输送线路研讨范式在实际电池输送实践中的应用，其中服役电池是必要的，同时又难以分类。该工作启发了应用来自多个数据所有者的现有数据，而不是额外耗时和昂贵的数据生成，以协调的方式开发和优化复杂的决策程序，如电池输送线路设计，同时掩护隐衷。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-023-43883-y