2026/02/10
圖文引用自：technews.tw
科學家們最近開發出一種機器學習方法，可能會顯著降低鋰離子電池的開發成本和所需能量。根據今年 2 月 8 日發表在《自然》期刊的研究，這種新方法能將電池開發時間縮短 98%，成本降低 95%。這一突破針對了電池行業中的一個關鍵瓶頸：傳統測試需要不斷充放電原型，直到其失效，這個過程可能需要數月甚至數年，並消耗大量電力。
根據一項研究，若不改變開發流程，從2023年到2040年，鋰電池設計可能需要130,000 GWh的能量，這大約是加州年發電量的一半。這種低效率的開發方式減緩了在電動車、可再生能源儲存和消費電子產品等關鍵行業的創新。
密西根大學的博士後研究員Jiawei Zhang及其團隊開發了所謂的「發現學習框架」。這個方法基於2019年的早期研究，該研究顯示機器學習模型可以利用早期測試數據預測電池壽命，誤差率低於15%，被認為是高度準確的。
這個系統的關鍵創新在於，它使用預測的電池壽命自我更新，而不需要昂貴且耗時的全壽命測試。這個迭代過程大幅減少了進行準確預測所需的實驗數據量。…
