AI прогнозує збої літієвих анодів ще до того, як вони стаються
16 июль, 2025 - 13:35
Група дослідників із Китаю представила AI‑інструмент, який дозволяє виявляти потенційні проблеми в літієвих металевих анодах на самій ранній стадії — вже після перших двох циклів заряджання та розряджання.
Як зазначається, це прорив у сфері дослідження акумуляторів, адже традиційно для оцінки довговічності елементів живлення потрібні сотні або тисячі циклів. Новий підхід значно скорочує цей шлях. «Ми навчили модель бачити те, що не доступно людському оку, — розповідає провідний автор дослідження професор Цзінь Гу (Jin Gu) з Пекінського університету (Peking University). — На основі лише двох циклів ми можемо з високою точністю передбачити, чи зазнає анод деградації в майбутньому».
Інструмент базується на поєднанні машинного навчання та фізично обґрунтованих моделей (domain-informed machine learning), що робить його не просто «чорною скринькою», а пояснюваним і фізично обґрунтованим. Алгоритм аналізує коливання напруги, реакції струму та інші електрохімічні параметри, які в сукупності формують унікальний «відбиток» кожного зразка.
Розробка може мати далекосяжні наслідки для таких галузей, як електромобільність, енергетичні сховища та високонадійна портативна електроніка. Скорочення часу на тестування дозволить швидше виводити на ринок нові типи батарей, знижуючи їх вартість і підвищуючи надійність.
«Ми прагнемо мінімізувати ризики ще до того, як вони стануть проблемою, — підкреслює професор. — Це підхід превентивної аналітики, що має стати стандартом у галузі».