卡内基梅隆大学将AI和机器人结合 加快制造优化电池

盖世汽车讯 据外媒报道,卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)研究人员开发出新方法,可加快制造更优化电池的过程。相关论文发表于期刊《Nature Communications》。研究小组在论文中详细描述了将一种独特类型的机器人与人工智能(AI)学习系统配对的过程,从而创造出更有用的非水液体电解液。

卡内基梅隆大学将AI和机器人结合 加快制造优化电池

图片来源:期刊《Nature Communications》

随着手持设备的销量猛增且汽车制造商转向电动汽车,市场对续航时间更长、充电速度更快的电池的需求也在不断增加。当前的电池技术发展落后,化学家们在不断努力以推进电池技术,但仍需数年才能取得成果。在这项新研究中,匹兹堡的研究人员试图通过使用自动化技术来加快这一过程。

大多数电池设计的核心是创造一种非水性锂离子电池电解液,这种电解液比以前开发的电解液效果更好。研究人员倾向于优化的离子电导率。为了加快寻找这种电解液,研究人员创建了一个名为Clio的机器人。该机器人接收用于制造电解液的成分,然后按照一系列说明制作样品。

然后,研究人员添加了一台运行深度学习AI应用程序(称为Dragonfly)的计算机,可接受来自Clio和机器人产生电解液中传感器的数据。Dragonfly对样本进行分析,然后提出可能的改进建议。Clio接受这些改进并制作出一个新样本。系统会重复多次上述循环(每次大约需要两天),从而使电解液逐渐改善。在研究人员指定的时间点,该机械配对可停止运行,使研究人员能够测试已生产的产品。

在测试中,研究人员发现他们的配对系统可按预期工作,且电解质样品逐步改进。最终研究所得的最好的电池比目前市场上最好的电池性能高13%。

未来,研究人员计划继续改进该系统,以允许测试更多目标,并可能使其运行得更快。

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