Tendenze future nel test delle batterie basate sull'IA

Tendenze future nel test delle batterie basate sull'IA

I. Aggiornamento intelligente del processo di prova
Test automatizzati per tutto il ciclo di vita
L'IA ha raggiunto una copertura completa dei test di processo dalla ricerca e dallo sviluppo dei materiali per batterie al prodotto finale.utilizzando algoritmi di deep learning per prevedere le prestazioni delle formule degli elettroliti, il ciclo di prova è ridotto da 6-12 mesi a 2-4 settimane1 con i metodi tradizionali di trial-and-error.
Il sistema di gestione della batteria (BMS) di Tesla integra modelli predittivi di intelligenza artificiale per monitorare 200+ parametri della cella in tempo reale con una precisione di diagnosi dei guasti del 99,3%.
Generazione intelligente di casi di prova
Strumenti di generazione di scenari di prova basati su grandi modelli linguistici, come Diffblue Cover,può creare automaticamente soluzioni di prova in condizioni estreme (ciclo a basse temperature -40°C /ciclo a alte temperature -60°C), e l'efficienza della generazione di casi d'uso aumenta dell'80%.

2Cambiamento di paradigma della ricerca e dello sviluppo dei materiali
Simulazione a scala trasversale e fusione dei dati
I sistemi di dinamica molecolare di architettura non von Neumann, come NVNMD, combinano il calcolo quantistico con l'intelligenza artificiale per ottenere una simulazione a livello atomico della mobilità ionica negli elettroliti solidi,aumentare l'efficienza della R & S di un fattore di 5.
La tecnologia Dow utilizza l'IA per filtrare i conduttori di nanotubi di carbonio a parete singola, riducendo l'impedenza dell'interfaccia delle batterie a stato solido del 40% e rompendo la densità energetica di 500Wh/kg.
Previsione e ottimizzazione dei difetti dei materiali
L'algoritmo di apprendimento profondo è in grado di identificare crepe microscopiche nelle immagini SEM dei materiali degli elettrodi (con una precisione di 0,1 μm),e combinare con reti generative avversarie (GAN) per simulare il percorso di evoluzione del difetto in base a diversi parametri di processo.

3Controllo preciso della qualità della produzione
Gemelli digitali e ottimizzazione dei processi
La tecnologia gemella digitale visualizza l'intero processo di produzione e può ottimizzare i parametri del processo prima della costruzione della linea di produzione fisica.Dopo l'applicazione di questa tecnologia nell'era di Ningde, l'errore di uniformità del rivestimento dell'elettrodo della batteria è stato ridotto da ±3 μm a ±1 μm.
Sistema di rilevazione dei difetti in tempo reale
L'apparecchiatura di ispezione visiva AI (come il modulo laser Hamestar) ottiene un riconoscimento di pole burr di 0,01 mm2 con un tasso di falso rilevamento inferiore allo 0,05%,che è 20 volte più efficiente dell'ispezione ottica tradizionale.

4- Ricostruzione del sistema standard di prova
Modello di prova di combustione accelerata
Il sistema di previsione della vita basato sulla rete neurale può dedurre la curva di invecchiamento di 10 anni attraverso 30 giorni di dati di test accelerati, e l'accordo con i dati reali del veicolo è del 93%.
Valutazione dinamica dei rischi per la sicurezza
Il quadro di apprendimento federale integra i dati aziendali di più veicoli per stabilire un modello di avviso di fuga termica,che può attivare un meccanismo di protezione a tre livelli quando la temperatura della batteria aumenta in modo anormale di 0.5 °C e la velocità di risposta è 400 ms4 più veloce del metodo tradizionale di soglia.

5- Direzione dell'integrazione e dell'innovazione tecnologica
Test collaborativi su cloud AI+IoT
Il terminale di bordo carica in tempo reale i dati sullo stato della batteria (SOH).e il cloud AI cluster ottimizza dinamicamente il protocollo di prova per realizzare i dati di prova a circuito chiuso di milioni di veicoli.
Rapporti di prova generati con l'aiuto dell'IA
I modelli di classe GPT-4 generano automaticamente rapporti di prova conformi alla norma ISO/CEI 17025 con una precisione superiore al 95% nell'interpretazione di parametri chiave come il tasso di decadimento della capacità e la variazione della resistenza interna.

Previsione dell'impatto sull'industria
Entro il 2028, l'IA ridurrà i costi dei test delle batterie del 60% e i cicli di prova del 75%, portando i cicli di produzione di massa delle batterie a stato solido da 10 anni a 6 anni.Si suggerisce che le imprese si concentrino sull'applicazione della fusione dei gemelli digitali, l'apprendimento federato, la simulazione di campi multi-fisici e altre tecnologie, e costruire un sistema a ciclo chiuso di dati "R&S - test - produzione".