机器学习技术
当这组科学家一直在研究电池的物理结构时，来自剑桥和纽卡斯尔大学的科学家们设计了一种机器学习方法，他们声称这种方法可以预测电池的健康状况。
据参与研究的科学家称，该方法的准确度是目前行业标准的10倍。
这项技术的工作原理是向电池中发送电脉冲并测量其响应。然后通过机器学习算法对它们进行测量和处理，以预测电池的健康状况和寿命。这是一种非侵入性技术，是任何现有电池系统的简单附加组件。
来自剑桥卡文迪什实验室的阿尔法·李博士解释：“安全性和可靠性是最重要的设计标准，因为我们开发的电池可以在一个小空间里储存大量的能量，他是这项研究的负责人之一。“通过改进监测充放电的软件，并使用数据驱动软件来控制充电过程，我相信我们可以在电池性能上有很大的改善。”
研究人员已经进行了超过20，000次的实验测量来训练模型，这是同类数据中最大的。重要的是，该模型学会了如何从无关的噪声中区分重要的信号。
研究人员已经能够证明，机器学习模型可以被解释为关于电池退化物理机制的线索。这个模型可以告诉我们哪些电信号是最多的
与老化相关，这反过来又使他们能够设计特定的实验来探究电池退化的原因和方式。
研究人员现在使用他们的机器学习平台来了解不同电池化学物质的降解情况。他们还在开发最优的电池充电协议，通过机器学习供电，以实现快速充电和最小化退化。
随着新技术的出现和对更优质电池技术的需求，我们预测锂离子电池的健康状况和剩余使用寿命至关重要。
据参与这些不同项目的科学家解释，这项工作将有助于开发更安全、更可靠的电池，用于各种新设备——从电动汽车到各种消费电子产品。
也许“电力革命”真的有可能会把我们带向一个新时代…

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