將物理領域知識與人工智能相結合提高了電池容量的預測準確性

最近，電動汽車(EV)隨處可見，從乘用車到公共汽車再到出租車。電動汽車具有環保和維護成本低的優勢，但如果電池耗盡或達到使用壽命，車主必須警惕致命事故。因此，對電動汽車中常用的鋰離子電池進行精確的容量和壽命預測至關重要。

由SeungchulLee教授和博士領導的POSTECH研究團隊。候選人SungWookKim(機械工程系)與漢陽大學Ki-YongOh教授合作開發了一種新型人工智能(AI)技術，可以準確預測鋰離子電池的容量和壽命。這項研究突破，通過將物理領域知識與人工智能相結合，大大提高了預測的準確性，最近發表在能源領域的國際學術期刊《應用能源》上。

預測電池容量的方法有兩種：一種是基于物理的模型，它簡化了電池復雜的內部結構;另一種是人工智能模型，它使用電池的電氣和機械響應。然而，傳統的AI模型需要大量數據進行訓練。此外，當應用于未經訓練的數據時，其預測精度非常低，迫切需要下一代人工智能技術的出現。

為了用更少的訓練數據有效地預測電池容量，研究團隊將不同于傳統方法的特征提取策略與基于物理領域知識的神經網絡相結合。結果，測試具有各種容量和壽命分布的電池的電池預測精度提高了高達20%。通過確認結果的一致性來確保其可靠性。預計這些成果將為將高度可靠的基于物理領域知識的人工智能應用于各個行業奠定基礎。

浦項科技的李教授表示：“基于數據的人工智能的局限性已經通過物理知識得到克服。構建大數據的難度也因差異化特征提取技術的發展而得到緩解。”

漢陽大學的吳教授補充說：“我們的研究意義重大，因為它可以準確預測下一代電動汽車的電池剩余壽命，從而有助于向公眾推廣電動汽車。”