Tendências futuras no ensaio de baterias com IA

Tendências futuras no ensaio de baterias com IA

I. Modernização inteligente do processo de ensaio
Ensaios automatizados de ciclo de vida completo
A IA alcançou uma cobertura completa dos ensaios de processo, desde a investigação e desenvolvimento de materiais de bateria até ao produto final.utilizando algoritmos de aprendizagem profunda para prever o desempenho das fórmulas de eletrólitos, o ciclo de ensaio é encurtado de 6 a 12 meses para 2 a 4 semanas1 com os métodos tradicionais de tentativa e erro.
O Sistema de gerenciamento de bateria (BMS) da Tesla integra modelos preditivos de IA para monitorar mais de 200 parâmetros de célula em tempo real com uma precisão de diagnóstico de falha de 99,3%.
Geração inteligente de casos de ensaio
Ferramentas de geração de cenários de teste baseadas em grandes modelos linguísticos, como o Diffblue Cover,Pode criar automaticamente soluções de ensaio em condições extremas (ciclo de baixa temperatura a -40°C / ciclo de alta temperatura a -60°C), e a eficiência da geração de casos de utilização é aumentada em 80%.

2Mudança de paradigma da investigação e desenvolvimento de materiais
Simulação transversal e fusão de dados
Sistemas de dinâmica molecular de arquitetura não-von Neumann, como NVNMD, combinam computação quântica com IA para obter simulação a nível atômico da mobilidade iônica em eletrólitos sólidos,Aumentar a eficiência da I&D num fator de 5.
A tecnologia Dow usa IA para filtrar os condutores de nanotubos de carbono de parede única, reduzindo a impedância de interface das baterias de estado sólido em 40% e quebrando a densidade de energia de 500Wh/kg.
Previsão e otimização de defeitos de materiais
O algoritmo de aprendizagem profunda pode identificar rachaduras microscópicas em imagens SEM de materiais de eletrodos (com uma precisão de 0,1 μm),e combinar com redes adversárias gerativas (GAN) para simular o caminho de evolução do defeito sob diferentes parâmetros de processo.

3- Controle preciso da qualidade da produção
Gêmeos digitais e otimização de processos
A tecnologia digital twin prévia todo o processo de produção e pode otimizar os parâmetros do processo antes da construção da linha de produção física.Após a aplicação desta tecnologia na era Ningde, o erro de uniformidade do revestimento do elétrodo da bateria foi reduzido de ±3 μm para ±1 μm.
Sistema de detecção de defeitos em tempo real
Equipamento de inspeção visual de IA (como o módulo a laser Hamestar) consegue reconhecimento de burr de pólo de 0,01 mm2 com uma taxa de detecção falsa inferior a 0,05%,que é 20 vezes mais eficiente do que a inspecção óptica tradicional.

4Reconstrução do sistema padrão de ensaio
Modelo de ensaio de combustão acelerada
O sistema de previsão de vida baseado na rede neural pode deduzir a curva de envelhecimento de 10 anos através de 30 dias de dados de testes acelerados, e a concordância com os dados reais do veículo é de 93%.
Avaliação dinâmica dos riscos à segurança
A estrutura de aprendizagem federal integra dados de empresas de vários veículos para estabelecer um modelo de alerta térmico,que pode desencadear um mecanismo de protecção de três níveis quando a temperatura da bateria sobe anormalmente em 0.5 °C e a velocidade de resposta é 400 ms4 mais rápida do que o método de limiar tradicional.

5- Direcção da integração tecnológica e inovação
Teste colaborativo em nuvem IA+IoT
O terminal de bordo carrega os dados de estado da bateria (SOH) em tempo real,e o cluster de IA em nuvem otimiza dinamicamente o protocolo de teste para realizar os dados de teste de circuito fechado de milhões de veículos.
Relatórios de ensaio gerados com assistência de IA
Os modelos da classe GPT-4 geram automaticamente relatórios de ensaio conformes com a norma ISO/CEI 17025 com uma precisão superior a 95% na interpretação de parâmetros-chave, tais como a taxa de decadência da capacidade e a alteração da resistência interna.

Previsão do impacto na indústria
Até 2028, a IA reduzirá os custos de teste de baterias em 60% e os ciclos de teste em 75%, impulsionando os ciclos de produção em massa de baterias de estado sólido de cerca de 10 anos para 6 anos.Sugere-se que as empresas se concentrem na aplicação da fusão de gémeos digitais, aprendizagem federada, simulação de campo multi-físico e outras tecnologias, e construir um sistema de circuito fechado de dados "P&D - teste - produção".