Yeni araştırma; cep telefonu akülerinde, hangi hücrelerin en az iki yıl dayanacağını gösteriyor. Bu teknik sadece üretilen hücreleri sıralamak için değil, yeni batarya tasarımlarının pazara daha hızlı ulaşmasına yardımcı olmak için de kullanılabilir.
Stanford Üniversitesi, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Toyota Araştırma Enstitüsü‘nden bilim insanları; kapsamlı deneysel makaleler ile yapay zekanın birleştirilmesi sayesinde, kapasiteleri azalmadan önce, lityum-iyon akülerin kullanım ömrünü doğru bir şekilde tahmin etmenin bir yolunu buldu. Araştırmacılar, makine öğrenme modellerini birkaç yüz milyon akü şarjı ve deşarj makale noktasıyla eğittikten sonra, algoritma, voltaj düşüşleri ve erken çevrimler arasındaki diğer birkaç faktöre bağlı olarak, her bir aküin daha ne kadar süre dayanacağını tahmin ediyordu.
Tahminler, hücrelerin gerçekte sürdüğü döngü sayısının yüzde 9’undaydı. Ayrı olarak, algoritma; aküleri yalnızca ilk beş şarj / deşarj döngüsüne bağlı olarak “uzun veya kısa ömür beklentisi” şeklinde sınıflandırdı. Buradaki tahminler; zamanın yüzde 95’inde doğruydu.
Nature Energy’de yayınlanan bu makine öğrenme yöntemi; yeni batarya tasarımlarının araştırma ve geliştirmesini hızlandırabilir. Ayrıyetten diğer uygulamaların yanı sıra üretim zamanını ve maliyetini azaltabilir.
Araştırmacılar makale kümesini kamuya açık hale getirdiler.
Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Araştırmacı Peter Attia: “Yeni akü tasarımlarını test etmenin standart yolu; aküleri başarısız olana kadar şarj etmek ve boşaltmaktır. Akülerin uzun ömürlü olmaları nedeniyle, bu işlem aylarca hatta yıllarca sürebilir. Akü araştırmasında pahalı bir tıkanıklık var.”
Çalışma teori, deney ve makale bilimini birleştiren akademik-endüstriyel bir işbirliği olan Data-Driven Design of Batteries’de yapıldı. Ortak çalışmada; Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Yardımcı Doçenti William Chueh liderliğindeki Stanford araştırmacıları, akü deneylerini ve MIT Kimya Mühendisliği Profesörü Richard Braatz başkanlığındaki ekip ise, makine öğrenme işini gerçekleştirdi.
Hızlı Şarjı Optimize Etmek
Projedeki odak noktalarından biri, elektrikli araçların kitle kullanımına hız verebilecek bir özellik olan aküleri, 10 dakikada şarj etmenin daha iyi bir yolunu bulmaktı. Eğitim makale setini oluşturmak için ekip, aküleri % 20 kapasite kaybı olarak tanımladıkları kullanım ömrünün sonuna ulaşana kadar, şarj etmiş ve boşalmıştır. Hızlı şarjı optimize etmek için araştırmacılar; akülerini topraklamanın gerekli olup, olmadığını öğrenmek istedi.
“Bir batarya sorununun çözümü, sadece ilk devirlerden elde edilen bilgilerde bulunabilir mi?”
Braatz: “Hesaplama gücündeki ve makale üretimindeki ilerlemeler; son zamanlarda makine öğreniminin çeşitli görevler için ilerlemeyi hızlandırmasını sağlamıştır. Bunlar maddi özelliklerin tahminini de içerir. Buradaki sonuçlarımız, karmaşık sistemlerin davranışı; geleceği nasıl tahmin edebileceğimizi gösteriyor.”
Genel olarak, bir lityum-iyon aküin kapasitesi bu süre için kararlıdır. Sonra aşağı doğru keskin bir dönüş alır. Düşme noktası, (21. yüzyılda en çok da tüketicilerin bildiği gibi) geniş ölçüde değişiyor. Bu projede; bataryalar 150 ila 2.300 devir arasında çalıştı. Bu değişiklik kısmen farklı hızlı şarj yöntemlerinin test edilmesinin bir sonucu olarak, aynı zamanda aküler arasındaki üretim değişkenliğinden makalelanmıştır.
Toyota Araştırma Enstitüsü’nden Araştırmacı Herring: “Akü gelişimi için harcanan zaman ve para için, on yıllar içinde ilerleme hala ölçülüyor. Bu çalışmada, en fazla zaman alan adımlardan birini (batarya testi) büyüklük sırasına göre düşürüyoruz.”
Muhtemel Kullanımlar
Attia; yeni yöntemin birçok potansiyel uygulamaya sahip olduğunu söyledi. Örneğin, malzemelerdeki hızlı gelişmeler nedeniyle; özellikle önemli olan yeni tip akülerin validasyon süresini kısaltabilir. Sınıflandırma tekniği ile; sokak lambalarını açmak veya makale merkezlerini yedeklemek için kısa ömürlü olduğu (otomobiller için çok kısa olan) belirlenen elektrikli araç aküleri kullanılabilir. Geri dönüştürücüler, kullanılmış elektrikli araç akü paketlerinden, ikinci bir ömür için yeterli kapasiteye sahip hücreleri bulabilirler.
Yine bir başka olasılık da batarya üretimini optimize etmektir. Attia: “Batarya üretiminde son adım, günler ila haftalarca sürebilen ‘oluşum’ olarak adlandırılıyor. Yaklaşımımızı kullanmak, bunu önemli ölçüde kısaltabilir ve üretim maliyetini düşürebilir.”
Araştırmacılar, modellerini sadece 10 dakika içinde aküleri şarj etme yöntemlerini optimize etmek için kullanıyorlar. Bu da süreci 10 kattan daha fazla keseceğini söylüyor.