Selon une étude publiée dans Naturetel que rapporté par IT-home.
La validation traditionnelle des batteries nécessite généralement des centaines, voire des milliers de cycles pour estimer la durabilité, ce qui prend souvent des mois, voire des années. La nouvelle approche combine des données expérimentales à un stade précoce avec une modélisation basée sur la physique pour prévoir la dégradation à long terme, accélérant ainsi considérablement les flux de travail de développement des batteries.
Le système a été développé par une équipe de recherche dirigée par le professeur adjoint Ziyou Song et le doctorant Jiawei Zhang. Il comprend plusieurs composants d’IA qui sélectionnent les conceptions de batteries, analysent les données expérimentales et prédisent les performances à long terme. Les chercheurs décrivent le cadre comme une architecture d’IA « agentique » qui améliore de manière itérative les prédictions en intégrant les résultats expérimentaux aux modèles physiques.
Le projet a été soutenu par Farasis Energy, qui a fourni des données réelles et des échantillons de batteries pour valider le modèle. Farasis Energy est un fabricant de batteries lithium-ion avec d’importantes opérations de fabrication en Chine et une présence mondiale s’étendant aux États-Unis, en Europe et en Turquie. Son siège social et ses principales bases de production sont situés à Ganzhou et dans d’autres villes chinoises, avec des capacités à grande échelle en cours de développement.
Farasis est profondément intégré dans la chaîne d’approvisionnement des véhicules électriques en Chine, fournissant des batteries à des constructeurs automobiles tels que Geely, GAC, FAW, Dongfeng et Great Wall Motor. La société a également établi des partenariats avec des marques mondiales telles que Mercedes-Benz et s’est classée parmi les principaux fournisseurs mondiaux de cellules en poche.
Selon l’équipe de recherche, le système d’IA peut se généraliser à différents formats de batteries, depuis les cellules cylindriques utilisées dans l’électronique grand public jusqu’aux cellules de poche grand format utilisées dans les véhicules électriques. Même formé sur les données des batteries cylindriques, le modèle a réussi à prédire la durée de vie des batteries de poche fournies par Farasis.
Au-delà de la prévision de la durée de vie, les chercheurs explorent des extensions du cadre pour estimer les limites de sécurité, optimiser les stratégies de charge et identifier des matériaux prometteurs pour les batteries lithium-ion de nouvelle génération. Farasis développe elle-même des technologies de batteries avancées, notamment des cellules semi-solides et solides, qui ont été reconnues parmi les principaux projets chinois dans ce domaine.
Ce développement met en évidence la façon dont l’intelligence artificielle recoupe de plus en plus l’industrie mondiale des batteries, dans laquelle les fabricants chinois jouent un rôle central dans l’échelle de production, le développement technologique et les chaînes d’approvisionnement des véhicules électriques.