Электромобиль, который заряжается за 10 минут, разрабатывает Toyota

17.06.2020

Электромобиль, который заряжается за 10 минут может появится уже скоро. Это идеал, который становится все более и более реальным - благодаря искусственному интеллекту. Toyota разработала новый метод проектирования батарей, который сокращает время тестирования со многих месяцев до нескольких дней. Таким образом, поиск идеальной конструкции аккумулятора будет происходить гораздо быстрее. На основе алгоритма машинного обучения программа позволит разработать аккумулятор нового поколения и наилучшую процедуру зарядки, благодаря которой автомобиль будет готов продолжать движение быстрее, чем его владелец совершит небольшие покупки.

ux

На каждом этапе разработки аккумуляторов необходимо тестировать новые решения, что занимает месяцы или даже годы. Ученые из Toyota, Стэнфордского университета и Массачусетского технологического института разработали новый метод, основанный на искусственном интеллекте и машинном обучении, который сокращает это время на 98%. Команда ученых из трех центров создала алгоритм машинного обучения, который на основе нескольких тестовых циклов зарядки аккумулятора позволяет прогнозировать, как батарея будет реагировать на различные методы зарядки, и оценивать ее срок службы. Основная цель проекта «Тойота и партнеры» - разработать оптимальную процедуру зарядки аккумулятора, которая позволит заряжать электромобиль за 10 минут, сохраняя при этом максимальный срок службы аккумулятора.

Когда аккумуляторы заряжаются с помощью быстрых зарядных устройств, это ускоряет их потребление и сокращает срок службы. Именно поэтому ведется работа над новыми поколениями клеток по всему миру. Узким местом работы над аккумуляторами для электромобилей является длительность испытаний. Переходный этап между разработкой технологии в лаборатории и ее внедрением для коммерческого использования может занять годы.

Как проверить через несколько дней, как долго прослужит аккумулятор?

Первоначально исследователи сосредоточились на сокращении времени тестирования батарей, а затем ускорили весь процесс создания процедур испытаний и решили, какие из них полезны и которые стоит выполнить. Таким образом, вместо проверки сотен, тысяч, а иногда и миллионов различных комбинаций, команда фактически реализует только несколько из них, а затем использует алгоритм машинного обучения, чтобы вычислить, какими будут результаты других тестов. Этот метод универсален и может быть использован во многих других областях, которые включают в себя трудоемкие эксперименты.

«Сначала мы написали программу, которая оценивала ожидаемый срок службы батареи на основе нескольких циклов зарядки , а затем разработали алгоритм, позволяющий рассчитать, какие процедуры зарядки нужно проверить», - сказала Адитья Гровер, один из участников проекта в Стэнфордском университете.

Существуют огромные различия в производительности между отдельными прототипами батарей, поэтому применение к ним традиционных методов оптимизации является трудоемким процессом. Тем не менее, соответствующие алгоритмы машинного обучения, которые были разработаны для решения этой проблемы, могут значительно упростить эту задачу. Этот метод позволяет вам определить инновационные процедуры загрузки, которые вы не реализовали ранее. Оказалось, что благодаря им зарядка аккумулятора может быть намного быстрее и эффективнее. Например, алгоритм обнаружил, что обеспечение наибольшего тока в середине процесса зарядки приводит к наибольшему сроку службы батареи.

Как собрать аккумуляторы, заряженные за 10 минут?

Одна из основных причин, по которой этот метод ранее не использовался, заключается в том, что он требует широкого сотрудничества специалистов из многих дисциплин, как из мира искусственного интеллекта и машинного обучения, так и из аккумуляторных технологий. Однако в наши дни это лучший способ заниматься наукой, когда научные исследования генерируют все больше и больше данных. Это позволяет более эффективно разрабатывать данные, собранные в ходе научных экспериментов, и, как следствие, лучше понимать физические процессы, происходящие в тестируемом устройстве.

Следующим этапом проекта Toyota, Stanford University и MIT является применение метода машинного обучения для решения еще более сложных задач, таких как массовое производство батарей или их использование в реальном мире. Это включает, например, когда батареи заряжаются пользователями или как долго они подключены к зарядному устройству.

Тойота Научный Институт

Исследовательский институт Toyota - это исследовательская компания, основанная компанией Toyota в 2015 году, которая занимается разработкой автономных автомобилей, искусственного интеллекта и робототехники, а также разработкой новых материалов с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Генеральный директор компании - доктор Джилл Пратт, специалист по робототехнике в Массачусетском технологическом институте. Исследовательский институт Тойота расположен в Соединенных Штатах в трех местах: Лос-Альтос в Калифорнии, Кембридж в Массачусетсе и Энн-Арбор в Мичигане.

Поделиться в соцсетях: