인공지능 배터리 테스트의 미래 트렌드

인공지능 배터리 테스트의 미래 트렌드

I. 테스트 프로세스의 지능적인 업그레이드
전체 라이프 사이클 자동 테스트
인공지능은 배터리 재료 연구와 개발에서 최종 제품에 이르기까지 전체 프로세스 테스트 커버리지를 달성했습니다.딥러닝 알고리즘을 사용하여 전해질 공식의 성능을 예측합니다., 테스트 사이클은 6-12개월에서 2-4주로 짧아집니다.
테슬라의 배터리 관리 시스템 (BMS) 은 인공지능 예측 모델을 통합하여 99.3%의 고장 진단 정확도로 200+ 개의 셀 매개 변수를 실시간으로 모니터링합니다.
지능형 테스트 케이스 생성
큰 언어 모델을 기반으로 하는 테스트 시나리오 생성 도구, 예를 들어 Diffblue Cover,극한 조건 (-40°C 낮은 온도 / 60°C 높은 온도 사이클) 을 다루는 테스트 솔루션을 자동으로 만들 수 있습니다., 그리고 사용 사례 생성 효율은 80% 증가합니다.

2물질 연구 개발 패러다임 변화
크로스 스케일 시뮬레이션 및 데이터 퓨전
NVNMD와 같은 비 폰 노이만 구조의 분자역학 시스템은 양자 컴퓨팅과 인공지능을 결합하여 고체 전해질의 이온 이동성을 원자 수준으로 시뮬레이션합니다.연구개발의 효율성을 5배 증가시키는 것.
다우 기술은 인공지능을 사용하여 단벽 탄소 나노튜브 전도기를 스크린하여 고체 배터리의 인터페이스 임피던스를 40% 감소시키고 500Wh/kg의 에너지 밀도를 깨뜨립니다.
재료 결함 예측 및 최적화
딥 러닝 알고리즘은 전극 재료의 SEM 이미지에서 현미경적 균열을 식별할 수 있습니다. (0.1μm의 정확도),그리고 다른 프로세스 매개 변수 하에 결함 진화 경로를 시뮬레이션 하기 위해 생성적 적대적 네트워크 (GAN) 와 결합.

3- 생산 품질에 대한 정확한 통제
디지털 트윈과 프로세스 최적화
디지털 쌍둥이 기술은 전체 생산 과정을 미리보고 물리적 생산 라인의 건설 전에 프로세스 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다.이 기술을 닌데 시대에 적용한 후, 배터리 전극의 코팅 균일성 오류는 ±3μm에서 ±1μm로 감소했습니다.
실시간 결함 탐지 시스템
인공지능 시각 검사 장비 (Hamestar 레이저 모듈과 같이) 는 0.01mm2의 폴 버러 인식을 0.05% 이하의 거짓 탐지 비율로 달성합니다.전통적인 광학 검사보다 20배 더 효율적입니다..

4시험 표준 시스템 재구성
가속화식 시험 모델
신경망에 기반한 생명 예측 시스템은 30일 가속 테스트 데이터를 통해 10년 노화 곡선을 추론할 수 있으며 실제 차량 데이터와 일치하는 비율은 93%입니다.
보안 위험의 동적 평가
연방 학습 프레임워크는 여러 차량의 기업 데이터를 통합하여 열 도출 경고 모델을 구축합니다.배터리 온도가 0으로 이상적으로 상승할 때 3단계 보호 메커니즘을 작동시킬 수 있습니다..5 °C, 반응 속도는 전통적인 임계 방법보다 400ms4 더 빠르다.

5기술 통합 및 혁신의 방향
AI+IoT 클라우드 협업 테스트
탑재 터미널은 배터리 상태 (SOH) 데이터를 실시간으로 업로드합니다.그리고 클라우드 AI 클러스터는 테스트 프로토콜을 동적으로 최적화하여 수백만 차량의 폐쇄 루프 테스트 데이터를 실현합니다..
인공지능 지원으로 생성된 시험 보고서
GPT-4 클래스 모델은 자동으로 용량 붕괴 속도 및 내부 저항 변화와 같은 주요 매개 변수 해석의 95% 이상의 정확도로 ISO/IEC 17025에 해당하는 테스트 보고서를 생성합니다.

산업 영향 예측
2028년까지 인공지능은 배터리 테스트 비용을 60% 감소시키고 테스트 주기를 75% 감소시켜 고체 배터리 대량 생산 주기를 10년에서 6년으로 줄일 것으로 예상됩니다.기업들이 디지털 트윈의 융합 응용에 초점을 맞추는 것이 좋습니다., 연합 학습, 멀티 물리 현장 시뮬레이션 및 기타 기술, "R&D - 테스트 - 생산" 데이터 폐쇄 루프 시스템을 구축합니다.