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LG 新能源将使用 AI 为客户设计电池单元，一天就能搞定
韩国电池供应商 LG 新能源 (LG Energy Solution) 将采用人工智能 (AI) 技术为客户设计电池。得益于此，LG 新能源能够在一天之内设计出根据客户规格定制的电池单元。LG 新能源的 AI 电池设计系统基于该公司过去 30 年的数据，在 100,000 个设计案例中进行了训练。LG 新能源的一位代表表示，公司的人工智能电池设计系统可以确保客户快速且一致地获得高质量的电池设计方案…- 16
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容量提高 10% 寿命延长 25%，英国一公司推 AI 电池管理系统
英国科技公司 Eatron Technologies 和美国 AI 芯片公司 Syntiant 共同开发了一款 AI 电池管理系统（BMS），可“释放”电池额外 10% 的容量，并将电池寿命延长 25%。据悉 AI-BMS 将 Eatron Technologies 的智能算法集成到 Syntiant 的超低功耗 NDP120 神经决议计划处理器中，来实现电池容量和寿命的提升。Eatron 预训练…- 3
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微软和 PNNL 合作研讨，AI 发明的新资料可以增加电池中锂的利用
编辑 | X微软和美国动力部下属的西北太平洋国家实验室 (PNNL) ，利用人工智能（AI）和超等估计发明了一种全新物资，可以增加电池中锂的利用。迷信家示意，这类资料大概会增加高达 70% 的锂用量。自发明以来，这类新资料已被用于为灯泡提供动力。微软研讨人员利用人工智能和超等估计机，在不到一周的时间内将 3200 万种潜在无机资料挑选为 18 种有前途的候选资料——如果利用传统的实验室研讨方法，这…- 3
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清华大学张璇、周光敏团队在联邦进修实行服役电池共同分类收受接管研究中取得新进展
编辑 | ScienceAI在服役电池收受接管行业中，正极质料的收受接管价值极高。传统的处理方式（例如火法、湿法）通常不对正极质料进行分类，而以混合形式收受接管，资源利用效率低且利润有限。相较之下，直接收受接管（修复）步骤可以显著提升经济价值，具有工艺流程短、二次能源消耗和污染低、经济效益高的优点，但需要事先获取电池的正极质料信息。这些信息涉及制造商、用户、科研机构等敏感数据，难以获取和集中利用。…- 13
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优化输送电池的质量和盈利才能，清华团队通过联邦机械进修对废旧电池资料举行分类
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…- 3
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复旦嵌入量子计算等引导锂金属电池离子聚合物电解质的发现
编辑 | 绿萝离子液体（Ionic Liquids，IL）作为离子聚合物电解质 (Ionic Polymer Electrolytes，IPE) 的重要组成部分，急需开发一种方法来从大量 IL 候选者中挑选离子电导率高和电化学窗口宽的 IL，从而实现安全和高能量密度锂金属电池 (LMB)。近日，来自复旦大学的研讨团队提出了嵌入量子计算和图卷积神经网络（GCNN）的机器进修工作过程，来发现 IPE …- 7
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AI自动化系统可以赶快找到新的电池化学成分，比人工尝试要快得多
编辑 | 萝卜皮开发高能高效电池技术是推进交通和航空电气化的关键方面。然而，电池创新大概需要数年时间才能实现。在非水电池电解质溶液的情况下，选择多种溶剂、盐及其相对比例的许多设想变量使得电解质优化既费时又费力。为了克服这些问题，卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的钻研团队提出了一种试验设想，将机械人技术（一个名为「Clio」的定制自动化试验）与机械学习（一个名为…- 9
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如何通过机械进修算法，将EV电池运用到极致？
编译 / 刘梦婷近日，剑桥大学的研讨职员开发了一种机械进修算法，可以通过猜测差别的驾驭形式对电池性能的影响，帮助电动车缩小充电时候，延长电池寿命，提高安全性和可靠性。研讨结果发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。该团队开发了一种非侵入式步骤来检测电池，并获得电池整体康健状况。然后，将这些结果输入机械进修算法，该算法可以猜测差别驾驭形式将如何影响电池未来的康健状况。…- 12
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