從行駛里程到充電時間再到汽車使用壽命，電池性能可能會改變電動汽車的體驗?，F(xiàn)在，人工智能已經使夢想變成了現(xiàn)實，比如在加油站停車時給電動汽車充電，這將成為現(xiàn)實，并且可以幫助改善電池技術的其他方面。

幾十年來，電動汽車電池的發(fā)展一直受到主要瓶頸的限制：評估時間。在電池開發(fā)過程的每個階段，必須對新技術進行數(shù)月甚至數(shù)年的測試，以確定它們將持續(xù)多長時間。但是現(xiàn)在，由斯坦福大學教授Stefano Ermon和William Chueh領導的團隊開發(fā)了一種基于機器學習的方法，該方法將這些測試時間縮短了98%。盡管該小組對電池充電速度進行了測試，但他們表示該方法可以應用于電池開發(fā)流程的許多其他部分，甚至可以應用于非能源技術。

“在電池測試中，您必須嘗試大量的事情，因為獲得的性能會大大不同，”計算機科學助理教授Ermon說。“借助AI，我們能夠快速找到最有前途的方法，并消除了許多不必要的實驗。”

該研究于2月19日由《自然》雜志發(fā)表，是斯坦福大學，麻省理工學院和豐田研究所的科學家之間更大合作的一部分，該合作將基礎學術研究與現(xiàn)實世界的工業(yè)應用聯(lián)系起來。目標：找到在10分鐘內為EV電池充電的最佳方法，以最大化電池的整體使用壽命。研究人員編寫了一個程序，該程序僅基于幾個充電周期即可預測電池對不同充電方式的反應。該軟件還實時確定關注或忽略哪些計費方式。通過減少試驗的時間和數(shù)量，研究人員將測試過程從近兩年縮短到16天。

彼得·阿蒂亞(Peter Attia)說：“我們想出了如何極大地加快超快速充電的測試過程的方法。”“不過，真正令人興奮的是這種方法。我們可以將這種方法應用于目前困擾電池開發(fā)幾個月或幾年的許多其他問題。”