网讯：美国康奈尔大学Shuangqi Li博士和Fengqi You教授合作在Cell Press细胞出版社交叉学科期刊Nexus上发表题为“基于AI4Sci的电化学储能系统研究：多尺度系统工程方法”的文章。该论文系统性地回顾了人工智能在动力电池、电化学储能系统和电动汽车应用中的现状与未来前景。重点介绍了人工智能领域研究的前沿，如大语言模型、基础模型、多模态学习和少样本学习，为实现高效可靠的电池与管理系统提供了新的途径与方案。
研究背景
在全球可持续发展的浪潮中，低排放交通运输作为绿色转型的核心支柱，其重要性日益凸显。电动汽车，作为这场变革的先锋，正以前所未有的速度重塑交通版图。然而，电动汽车的广泛普及之路并非坦途，其关键在于电池技术的突破，其性能瓶颈成为制约电动汽车发展和普及的关键因素。在此背景下，人工智能技术以其强大的数据处理与分析能力，为电池技术的革新注入了新活力。生成式人工智能、大语言模型等前沿技术的融合应用，不仅加速了电池材料的探索与优化，还可以精准预测电池性能，优化管理系统，展现了巨大的应用前景。然而，人工智能在电化学储能领域的深入应用亦面临数据质量、算法通用性、跨学科整合及伦理监管等多重挑战。本研究旨在深入剖析人工智能方法在该领域的现状与未来趋势，聚焦其在电动汽车中的应用，明确核心挑战，并提出针对性的解决策略，旨在为低排放交通的未来提供坚实的科学支撑与技术引领。
核心内容
1. 人工智能在电化学储能领域中的应用
人工智能在电池及电化学储能领域正发挥着不可估量的变革性作用。从材料到设备，再到系统优化，人工智能技术贯穿于电池技术发展的各个环节。生成式人工智能在材料发现与优化方面展现出非凡能力，通过模拟生成并预测新电池材料的电化学性能，极大加速了高性能材料的研发进程。监督学习利用历史数据与模拟分析，精准优化电池单元设计，提高能量密度与安全性。此外，强化学习预测电池维护需求，优化充电策略，促进清洁能源的应用。一系列人工智能技术的应用，不仅推动了电池技术的快速发展，还提升了电动汽车的性能与可持续性，为新能源汽车产业的发展注入了强劲动力。
图1：人工智能在电化学储能系统研究中的应用：无监督学习、有监督学习、强化学习和生成式人工智能
2. 基于人工智能的电池材料和电化学结构研发
人工智能在电池材料和电化学领域的应用标志着研究范式的重大变革。传统的电池材料研发方法通常需要较长的开发周期和大量资源，而人工智能的整合提供了一种革命性的方法。例如，其在电池和电化学储能技术领域的应用包括三维电极微观结构的重建、电化学性能的预测建模以及衰退机制的解析。此外，人工智能在X射线计算机断层扫描分析中的应用，极大提高了图像重建、实时分析、材料分割和故障检测的能力。进一步，人工智能与机器人技术的结合在电池仿真和实验中也代表了重大发展，利用机器学习算法预测和引导实验过程可以实现自动化实验系统和优化实验规划，显著减少传统方法所需的时间和资源。总体而言，人工智能技术的整合正在重塑电池材料科学，使研究流程更加高效。
图2：电池材料科学中的人工智能：三维微观结构重建、电化学性能预测和衰退机制解析
3. 基于人工智能的电池状态估计和寿命预测
在设备层面，状态估计和剩余寿命预测对于电池管理至关重要。状态估计提供实时数据，反应电池剩余电量和功率，是优化性能和延长寿命的关键。人工智能可以通过从大量包含多样电池行为的数据集中学习电池外特性，在准确和稳定预测电池状态方面具有显著优势。近年来，人工智能技术在预测电池寿命方面也取得了显著进展。与传统的电化学技术相结合，如电压松弛分析、阻抗谱分析和充电曲线分析，显著提高了电池寿命预测的准确性和可靠性。例如，阻抗谱结合人工智能，能够快速分析大量的阻抗数据，识别复杂的降解模式，提高剩余寿命预测的准确性。人工智能技术简化了电池健康预测过程，提供了更高效、成本更低且更精确的方法。
图3：在电池健康评估与寿命预测中的人工智能：电压松弛法、阻抗谱和充电曲线分析
4. 基于人工智能的电池全寿命周期管理与优化
在交通电气化领域，优化电池寿命周期管理对于提升性能、延长寿命和确保可持续性至关重要。图4展示了电动汽车电池的可持续生命周期管理框架，强调了人工智能在优化各阶段的作用，包括电网集成、快速充电、电池再利用和回收策略。人工智能通过精细建模电池材料老化与运行工况之间的耦合关系，可以进一步优化快速充电协议，使其与特定电池工作条件相匹配，减少电池老化。进一步，人工智能驱动的决策支持系统在管理退役电池生命周期中起到了关键作用，自动化地确定电池何时从车辆使用中退役、用于电网储能或回收。
图4：基于人工智能的电动汽车动力电池全生命周期管理与优化：从电网整合到回收利用
5. 未来发展新机遇
我们进一步探讨了电化学储能中人工智能应用的前沿领域，指出了未来可能的突破和趋势，以及主要面临的六大挑战：数据的可用性和质量、算法适应性、跨学科整合、监管和伦理、以及模型复杂性。为应对这些挑战，我们提出了一系列有针对性的解决方案，以充分发挥人工智能在该领域的变革潜力，包括：数据和网络基础设施、大语言模型、基础模型、多模态机器学习以及少样本学习。在电化学储能研究中，数据和网络基础设施对于人工智能驱动的方法至关重要。通过建立先进的数据基础设施，跨机构和行业共享数据，可以深入理解电池性能和衰退机理，有助于开发更高效的电池技术。未来，人工智能研究人员与电池专家之间的合作至关重要，以确保人工智能模型针对电化学储能领域的独特挑战进行优化，并满足社会价值和消费者期望。
图5：基于人工智能的电化学储能研究：大型语言模型、基础模型、多模态机器学习和少样本学习
论文总结
人工智能作为促进科学进步的强大推动力，影响着几乎技术、工程和社会生活的各个方面，毫无疑问，它为推动社会的可持续性发展提供了机遇，包括通过交通电气化彻底改变我们的出行方式。本文全面探讨了人工智能与电化学储能系统的高效整合方法，特别是其在电动汽车中的应用。通过文献综述，文章强调了人工智能在各类电池技术中的变革性作用——从材料发现和电化学结构设计到生命周期管理及与智能电网整合。值得一提的是，尽管人工智能在储能系统的研发与管理方面展示出了巨大的潜力，但数据管理、隐私问题以及可解释的人工智能模型的开发等挑战依然存在。展望未来，研究应着眼于数据和网络基础设施、大语言模型、基础模型、多模态机器学习和少样本机器学习等领域。
