قلمرو هوش مصنوعی در حوزه باتری

هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به ابزاری قدرتمند برای تحلیل و بهبود عملکرد باتری‌ها است. در اینجا چند نمونه از کاربردهای هوش مصنوعی در این زمینه را بررسی می‌کنیم:

۱٫ مدل‌سازی تخریب باتری:

محققان دانشگاه پوردو با استفاده از هوش مصنوعی، مدل دقیقی از فرآیند تخریب باتری‌های لیتیوم یون ارائه کرده‌اند. این مدل به درک بهتر چگونگی فرسوده شدن باتری‌ها در اثر شارژ و تخلیه مکرر کمک می‌کند. شرکت‌های باتری‌سازی می‌توانند از این اطلاعات برای طراحی الکترودهای با عمر طولانی‌تر و ظرفیت شارژ بیشتر استفاده کنند.

۲٫ پیش‌بینی عمر باتری:

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های مربوط به الگوی شارژ و تخلیه باتری، عمر مفید آن را پیش‌بینی کند. این اطلاعات برای کاربران گوشی‌های هوشمند و خودروهای الکتریکی بسیار مفید خواهد بود، زیرا به آنها کمک می‌کند تا برنامه‌ریزی دقیق‌تری برای تعویض باتری داشته باشند.

۳٫ طراحی مواد جدید:

هوش مصنوعی می‌تواند در طراحی مواد جدید برای ساخت باتری‌ها به کار رود. برای مثال، محققان می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی، ترکیبات شیمیایی جدیدی را برای الکترودها یا الکترولیت‌ها طراحی کنند که ظرفیت شارژ و عمر مفید باتری را افزایش می‌دهند.

۴٫ بهینه‌سازی فرآیند تولید:

هوش مصنوعی می‌تواند برای بهینه‌سازی فرآیند تولید باتری‌ها و افزایش کیفیت آنها به کار رود. برای مثال، هوش مصنوعی می‌تواند با کنترل دقیق دما و فشار در فرآیند تولید، عیوب احتمالی را شناسایی و از بروز آنها جلوگیری کند.

۵٫ سیستم‌های مدیریت باتری:

هوش مصنوعی می‌تواند در سیستم‌های مدیریت باتری (BMS) به کار رود تا از شارژ بیش از حد یا تخلیه عمیق باتری جلوگیری کند. BMS با استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند دمای باتری را نیز به طور دقیق کنترل کند و از بروز حوادث ناگوار جلوگیری کند.

چرا قدرت دست هوش مصنوعی است ؟

• افزایش دقت: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها، به درک دقیق‌تری از عملکرد باتری‌ها دست یابد.
• کاهش هزینه‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی فرآیند تولید و افزایش عمر باتری‌ها، هزینه‌های تولید و استفاده از آنها را کاهش دهد.
• افزایش سرعت: هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای تحلیل و طراحی باتری‌ها را به طور قابل‌توجهی سرعت بخشد.

غول بزرگ هوش مصنوعی چگونه کارشکنی می‌کند ؟

• نیاز به داده‌های زیاد: برای آموزش الگوریتم‌های هوش مصنوعی، به حجم عظیمی از داده‌های مربوط به عملکرد باتری‌ها نیاز است.
• پیچیدگی الگوریتم‌ها: الگوریتم‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در تحلیل عملکرد باتری‌ها می‌توانند بسیار پیچیده باشند و نیاز به تخصص بالایی برای استفاده از آنها وجود دارد.
• هزینه‌های اولیه: پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل عملکرد باتری‌ها می‌تواند پرهزینه باشد.

با وجود چالش‌های موجود، هوش مصنوعی پتانسیل بالایی برای ارتقای عملکرد باتری‌ها و افزایش عمر مفید آنها دارد. با پیشرفت‌های بیشتر در این زمینه، شاهد تولید باتری‌های باکیفیت‌تر و کارآمدتر خواهیم بود.

راهکارهای پیشرفته بر پایه تحلیل جزئیات ساختاری با دستگاه X-ray

برای بهبود ظرفیت شارژ باتری‎های لیتیوم یون و افزایش کاربرد خودروهای الکتریکی بایست درک جامعی از نحوه  فرسوده شدن باتری‎ها به دست آید. به این منظور تیمی از محققان دانشگاه پوردو (Purdue) در آمریکا جامع‎ترین بررسی را از الکترودهای باتری لیتیوم یون انجام دادند؛ جایی که بیشترین تخریب معمولاً در اثر شارژ مکرر باتری‎ها رخ می‎دهد. شرکت‎های باتری‎سازی می‎توانند از این اطلاعات برای طراحی باتری‎های مورد نیاز گوشی‎های هوشمند و خودروهای الکتریکی استفاده کنند.

 

 

روشی که در این پروژه استفاده شده بر پایه استفاده از دستگاه X-ray بنا نهاده شده که با هوش مصنوعی هدایت می‌شود. توسط الگوریتم طراحی‎شده می‎توان هزاران ذره درون ساختار الکترود را تا سطح اتم‎های سازنده آنها در آن واحد پیمایش کرد. در واقع با این الگرویتم می‎توان شرایط واقعی را برای کارکرد باتری تحت ولتاژها و سرعت‎های  مختلف مورد بررسی قرار داد.

هر زمانیکه باتری شارژ می‎شود، یون‎های لیتیوم بین الکترود مثبت و الکترود منفی پیشروی و پسروی کرده و با ذرات موجود در الکترود برهم‎کنش می‎کنند و منجر به تخریب باتری در گذر زمان می‎شوند. در نهایت تخریب الکترود باتری باعث کاهش ظرفیت شارژ می‎شود. در واقع، امکان اینکه باتری در آنِ واحد هم ظرفیت بالایی داشته و هم پایداری خود را حفظ کند بسیار دشوار است؛ به نحوی که افزایش ظرفیت باتری منجر به کاهش پایداری آن خواهد شد.

 

 

تلاش محققان برای پی بردن به نحوه تخریب باتری‎های لیتیوم یون با این کشف مواجه شد که تخریب ذرات باتری در یک لحظه یا یک موقعیت رخ نمی‎دهد، بلکه برخی ذرات بسیار سریعتر از سایرین تخریب می‎شوند. در ادامه برای درک بهتر اینکه چگونه این شکستگی‎ها بر بازده باتری تأثیر می‎گذارند، محاسبات نظری پیشرفته‎ای انجام شد.

در این تحقیق مشخص شد که ذراتی که بیشتر در مواجهه با تحرک یون‎های لیتیوم قرار دارند، مثلاً آنهایی که نزدیک سطح جداکننده هستند، بسیار سریعتر از ذرات موجود در ساختار درونی الکترود تخریب می‎شوند. این گوناگونی در نحوه تخریب الکترود، در الکترودهای ضخیم‎تر و در شرایط شارژ سریع، بسیار شدیدتر خواهد بود.