ウプサラ大学の研究者らは、電気自動車のバッテリーの寿命と安全性を大幅に向上させる新しいAIモデルを発表し、輸送部門の電化を加速させる有望なソリューションを提供している。
スウェーデンのウプサラ大学の研究者らは、電気自動車（EV）のバッテリーの寿命を劇的に延ばし、安全性を高め、輸送部門の電化における重大な障壁に対処できる先駆的なAIモデルを開発した。
バッテリーの劣化はEV業界にとって大きな課題であり、バッテリーは往々にして最初に老朽化して故障する部品となります。この急速な劣化は、資源の浪費につながるだけでなく、より持続可能な輸送システムへの移行を阻害します。
この問題を緩和するために、研究者たちは、バッテリーの管理と制御を最適化するために人工知能を頻繁に活用する高度なソフトウェアの開発に注力してきました。
ウプサラ大学の新しい AI モデルは、バッテリーの劣化予測の精度を大幅に向上させることで際立っています。
ウプサラ大学化学学部の材料化学教授であり、オングストローム先端電池センター所長のダニエル・ブランデル氏がこの研究を主導した。
「バッテリーの寿命と経年劣化についてより深く理解できれば、将来の電気自動車の制御システムに役立つでしょう。また、バッテリー内部で何が起こっているかを理解することの重要性も示しています。バッテリーを単に電力を供給するだけのブラックボックスとして見るのではなく、そのプロセスを詳細に把握できれば、バッテリーをより長く良好な状態に保つための管理が可能になります」とブランデル氏はニュースリリースで述べています。
この研究では、デンマークのオールボー大学と共同で、数年にわたる大規模なバッテリーテストが行われた。
研究者たちは、多数の非常に短い充電セグメントからデータを収集して、広範なデータベースを構築しました。
この大規模なデータセットは、バッテリー内で発生するさまざまな化学反応をマッピングした詳細なモデルと組み合わせられ、発電と老化のプロセスの両方について非常に正確な画像を提供しました。
「総合的に、これにより、バッテリーが電力を生成するさまざまな化学反応だけでなく、使用中にバッテリーがどのように劣化するかについても非常に正確な図が得られる」と、ブランデル氏のグループのポスドク研究員で、この研究を行ったウェンディ・グオ氏は付け加えた。
この AI モデルのさらなる利点は、機密性の高い広範な車両データへの依存を軽減できる可能性があることです。
「短い充電区間のみを使用している点は、おそらく更なる利点となるでしょう。電気自動車のバッテリーデータは、業界にとっても、ユーザーにとっての匿名化の観点からも、機密性の高い情報です。この研究は、完全なデータセットを必要とせずに、どれほどの成果が得られるかを示しています」とブランデル氏は付け加えました。
この研究の意義は、 公表 エネルギー＆環境科学誌に掲載されたこのAIモデルは、寿命をはるかに超える可能性を秘めています。充電サイクル中のバッテリーの化学組成と挙動をより深く理解することで、安全性への懸念につながる潜在的な設計上の欠陥や副反応を予測・軽減し、安全性の向上につながることが期待されます。
出典： ウプサラ大学