リチウムイオン電池の State of Health (SOH) を機械学習により予測する論文。充電/放電曲線から特徴量を抽出し、混合カーネル関数を用いたガウス過程回帰モデルで 1 ステップ先予測と複数ステップ先予測をすることで劣化後のデータを予測。ハイパーパラメータの最適化に転移学習を活用し、他の号機のリチウムイオン電池から最適化。NASA Ames 研究センターのデータセットを用いた検証により、他の手法と比較して良好な精度で予測できることを確認