人類能夠發明出電池可以充電，這是一項多麼偉大創新。但電池會老化，因此在更換或回收電池時會產生高昂的成本。為了解決這個問題，斯坦福大學材料科學與工程系副教授威廉·朱（WilliamChueh）發明了一種創新的分析方法，可以生產出效能更好的電池，從而幫助生產出的“堅不可摧”電池。科學家將人工智慧與原子級影象相結合，進行分析後發現奧秘，透過ai智慧分析後，科學家終於發現了有關於電池磨損的真正原因，雖然只是小發現，意味著日後對壽命延遲有著重大意義。
研究人員表示，他們開發了一種基於LFP材料的特定型別的鋰離子電池。電池不使用供應鏈受限的化學品，因此它將加速電動汽車進入大眾市場的腳步。
科學家解釋說：“想象一下，電池是一個陶瓷咖啡杯，當加熱或冷卻時，會發生熱膨脹和冷收縮，導致陶瓷出現缺陷。每次充電時，電池中的材料都會經歷相同的過程，然後耗盡電能，導致故障。”科學家指出，溫度不是電池破裂的原因，而是每個充電週期中材料之間的機械應變。“不幸的是，我們對原子結合的奈米級上發生的變化知之甚少。但是在高解析度的顯微鏡的支援，我們可以看到這些變化，人工智慧幫助我們瞭解這些變化的過程。這是我們第一次在奈米級上視覺化和測量這些力，”
科學家還說：“所有給定材料的性質都是其化學和原子能物理相互作用的函式，我稱之為‘化學力學'。更重要的是，物體越小，組成材料的原子越多樣，預測材料的方法就越困難。”
使用人工智慧進行影象分析並不是什麼新鮮事，但使用這項技術來研究最小尺度的原子相互作用是很少見的。在醫學領域，人工智慧已經成為分析各種疾病影象的工具。同時，在材料科學領域，高解析度X射線、電子和中子顯微鏡的新方法允許在奈米尺度上進行直接視覺化。
越來越多的電動汽車製造商和電池密集型企業採用LFP材料。在這個專案中，研究團隊選擇了LFP和磷酸鐵鋰作為陰極材料。這種電極不含鈷和鎳，而鈷和鎳主要用於商用電池。LFP電池也非常安全，儘管它們每磅的含電量更少。雖然LFP已經研究了20年，但到目前為止，只有兩個關鍵的突出技術問題得到了解。第一個問題是瞭解材料在充放電過程中的彈性和變形。第二個問題是在LFP部分穩定或“亞穩態”的特定機制下，材料是如何膨脹和收縮。目前，透過影象學習技術，首次解釋了這兩個問題。
他將其應用於掃描透射電子顯微鏡產生的一系列二維影象和高階（光譜疊加成像）X射線影象。透過影象發現這些，日後對電池的容量、能量保持率和速率都很重要。更重要的是，科學家認為這項技術可以擴充套件到大多數晶體材料，或者可以製成良好的電極。“人工智慧可以幫助我們理解這些物理關係，這對於預測新電池的效能、實際應用的可靠性以及隨時間的退化等都有著至關重要。
研究人員表示，這項技術已被用於在原子水平上採用各種新的電池設計。一個是新的電池控制軟體，它可以管理充電和放電，以延長電池壽命的50％。另一個是開發更精確的計算模型，以便電池工程師可以在計算機上而不是在實驗室中探索替代電極材料。“人工智慧可以幫助我們以新的方式看待材料，從而有可能找到更好的替代品，”這就意味著日後電池的壽命更長，維護成本更低，同時也解決了汽車的續航里程短，以及各方面等問題。
最後大家如何看待，電動汽車的電池呢？歡迎留言討論。
