Təsəvvür edin ki, bir ekstrasens valideynlərinizə doğulduğunuz gün nə qədər yaşayacağınızı söyləyir.Bənzər bir təcrübə, tək bir eksperimental məlumat dövrünə əsaslanaraq batareyanın ömrünü hesablamaq üçün yeni hesablama modellərindən istifadə edən akkumulyator kimyaçıları üçün mümkündür.

ABŞ Energetika Departamentinin (DOE) Arqon Milli Laboratoriyasının tədqiqatçıları yeni bir araşdırmada, müxtəlif batareya kimyalarının geniş spektrinin ömrünü proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənməsinin gücünə müraciət etdilər.Arqonda altı fərqli batareya kimyasını təmsil edən 300 batareya dəstindən toplanmış eksperimental məlumatlardan istifadə edərək, elm adamları fərqli batareyaların nə qədər dövrə davam edəcəyini dəqiq müəyyən edə bilərlər.

Argonne tədqiqatçıları müxtəlif kimyaların geniş spektri üçün batareyanın ömrünü proqnozlaşdırmaq üçün maşın öyrənmə modellərindən istifadə etdilər.(Şəkil Shutterstock/Sealstep tərəfindən.)

Maşın öyrənmə alqoritmində elm adamları ilkin verilənlər toplusu üzərində nəticə çıxarmaq üçün kompüter proqramını öyrədirlər və sonra digər verilənlər toplusu üzrə qərar qəbul etmək üçün həmin təlimdən öyrəndiklərini götürürlər.

Tədqiqatın müəllifi Argonne hesablama alimi Noah Paulson, "Cib telefonlarından tutmuş elektrik nəqliyyat vasitələrinə və şəbəkə yaddaşına qədər hər cür batareya tətbiqi üçün batareyanın ömrü hər bir istehlakçı üçün əsas əhəmiyyət kəsb edir" dedi.​"Batareyanı uğursuz olana qədər minlərlə dəfə dövrə vurmaq illər çəkə bilər;Bizim metodumuz müxtəlif batareyaların necə işləyəcəyini tez bir zamanda təyin edə biləcəyimiz bir növ hesablama testi mətbəxi yaradır."

"Hal-hazırda, batareyanın tutumunun necə azaldığını qiymətləndirməyin yeganə yolu batareyanı həqiqətən dövrə vurmaqdır" dedi Argonne elektrokimyaçısı Susan ​"Sue" Babinec, tədqiqatın başqa bir müəllifi.​"Bu, çox bahadır və çox vaxt aparır."

Paulsona görə, batareyanın ömrünü təyin etmək prosesi çətin ola bilər.​"Reallıq budur ki, batareyalar əbədi deyil və onların nə qədər davam etməsi onlardan istifadə etdiyimiz yoldan, həmçinin dizaynından və kimyasından asılıdır" dedi.​"İndiyə qədər batareyanın nə qədər davam edəcəyini bilmək üçün həqiqətən əla bir yol yox idi.İnsanlar yeni batareyaya pul xərcləməli olana qədər nə qədər vaxtlarının olduğunu bilmək istəyəcəklər.

Tədqiqatın unikal cəhətlərindən biri odur ki, o, Arqonda müxtəlif akkumulyator katod materialları, xüsusən də Argonne-nin patentləşdirilmiş nikel-manqan-kobalt (NMC) əsaslı katodu üzərində aparılan geniş eksperimental işlərə əsaslanırdı.​"Fərqli kimyaları təmsil edən batareyalarımız var idi, onların xarab olması və sıradan çıxması üçün müxtəlif yollar var" dedi Paulson.​"Bu tədqiqatın dəyəri ondan ibarətdir ki, o, bizə müxtəlif batareyaların necə işləməsi ilə bağlı xarakterik olan siqnallar verdi."

Paulson bildirib ki, bu sahədə əlavə tədqiqatlar litium-ion batareyalarının gələcəyini istiqamətləndirmək potensialına malikdir.​"Bizim bacardığımız işlərdən biri alqoritmi məlum kimya üzrə öyrətmək və naməlum kimya üzrə proqnozlar verməsini təmin etməkdir" dedi.​"Əsasən, alqoritm bizi daha uzun ömür təklif edən yeni və təkmilləşdirilmiş kimya istiqamətinə yönəltməyə kömək edə bilər."

Bu yolla, Paulson hesab edir ki, maşın öyrənmə alqoritmi akkumulyator materiallarının hazırlanmasını və sınaqdan keçirilməsini sürətləndirə bilər.​"Deyin ki, yeni bir materialınız var və onu bir neçə dəfə dövrə vurursunuz.Onun uzunömürlülüyünü təxmin etmək üçün alqoritmimizdən istifadə edə və sonra onu eksperimental olaraq dövrəyə davam etdirmək istəyib-istəməmək barədə qərar qəbul edə bilərsiniz.”

"Əgər siz laboratoriyada tədqiqatçısınızsa, daha çox materialı daha qısa müddətdə kəşf edib sınaqdan keçirə bilərsiniz, çünki onları qiymətləndirmək üçün daha sürətli üsulunuz var" deyə Babinec əlavə edib.

Tədqiqata əsaslanan bir kağız, ​"Maşın öyrənməsi üçün xüsusiyyət mühəndisliyi batareyanın ömrünün erkən proqnozlaşdırılmasını təmin etdi,” Journal of Power Sources jurnalının 25 fevral onlayn buraxılışında dərc olunub.

Paulson və Babinecdən başqa, məqalənin digər müəllifləri arasında Arqondan Cozef Kubal, Loqan Uord, Saurabh Saxena və Venquan Lu da var.

Tədqiqat Argonne Laboratoriyası tərəfindən idarə olunan Tədqiqat və İnkişaf (LDRD) qrantı ilə maliyyələşdirilib.