ימאַדזשאַן אַ פּסיכיש וואָס דערציילט דיין עלטערן, אויף דעם טאָג איר זענט געבוירן, ווי לאַנג איר וואָלט לעבן.א ענלעך דערפאַרונג איז מעגלעך פֿאַר באַטאַרייע קעמיקאַלז וואָס נוצן נייַע קאַמפּיוטיישאַנאַל מאָדעלס צו רעכענען די באַטאַרייע לעבן באזירט אויף אַ איין ציקל פון יקספּערמענאַל דאַטן.

אין אַ נייַע לערנען, ריסערטשערז פון די יו. עס. דעפּאַרטמענט פון ענערגיע (DOE) Argonne National Laboratory האָבן זיך אויסגעדרייט צו די מאַכט פון מאַשין לערנען צו פאָרויסזאָגן די לעבן פון אַ ברייט קייט פון פאַרשידענע באַטאַרייע כעמיע.דורך ניצן יקספּערמענאַל דאַטן אלנגעזאמלט אין Argonne פֿון אַ סכום פון 300 באַטעריז וואָס רעפּריזענטינג זעקס פאַרשידענע באַטאַרייע כעמיע, די סייאַנטיס קענען אַקיעראַטלי באַשליסן ווי לאַנג פאַרשידענע באַטעריז וועלן פאָרזעצן צו ציקל.

Argonne ריסערטשערז האָבן געוויינט מאַשין לערנען מאָדעלס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן פון באַטאַרייע ציקל לעבן פֿאַר אַ ברייט קייט פון פאַרשידענע כעמיע.(בילד דורך Shutterstock / Sealstep.)

אין אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם, סייאַנטיס באַן אַ קאָמפּיוטער פּראָגראַם צו מאַכן ינפעראַנסאַז אויף אַן ערשט גאַנג פון דאַטן, און דאַן נעמען וואָס עס האט געלערנט פון די טריינינג צו מאַכן דיסיזשאַנז אויף אן אנדער גאַנג פון דאַטן.

"פֿאַר יעדער אַנדערש סאָרט פון באַטאַרייע אַפּלאַקיישאַן, פֿון צעל פאָנעס צו עלעקטריק וועהיקלעס צו גריד סטאָרידזש, די באַטאַרייע לעבן איז פון פונדאַמענטאַל וויכטיקייט פֿאַר יעדער קאַנסומער," האט געזאגט Argonne קאַמפּיוטיישאַנאַל געלערנטער Noah Paulson, אַ מחבר פון דעם לערנען."צו האָבן צו ציקל אַ באַטאַרייע טויזנטער פון מאל ביז עס פיילז קען נעמען יאָרן;אונדזער אופֿן קריייץ אַ מין פון קאַמפּיוטיישאַנאַל פּרובירן קיך, ווו מיר קענען געשווינד פעסטשטעלן ווי פאַרשידענע באַטעריז זענען געגאנגען צו דורכפירן.

"איצט, דער בלויז וועג צו אָפּשאַצן ווי די קאַפּאַציטעט אין אַ באַטאַרייע פיידז איז צו אַקשלי ציקל די באַטאַרייע," צוגעגעבן Argonne עלעקטראָטשעמיסט סוזאַן "סו" באַבינעק, אן אנדער מחבר פון דעם לערנען."עס איז זייער טייַער און עס נעמט אַ לאַנג צייַט."

לויט Paulson, דער פּראָצעס פון גרינדן אַ באַטאַרייע לעבן קען זיין טריקי."דער פאַקט איז אַז באַטעריז טאָן ניט לעצטע אויף אייביק, און ווי לאַנג זיי געדויערן דעפּענדס אויף די וועג וואָס מיר נוצן זיי, ווי געזונט ווי זייער פּלאַן און זייער כעמיע," ער האט געזאגט."ביז איצט, עס איז טאַקע נישט געווען אַ גרויס וועג צו וויסן ווי לאַנג אַ באַטאַרייע וועט געדויערן.מענטשן וועלן וועלן וויסן ווי לאַנג זיי האָבן ביז זיי מוזן פאַרברענגען געלט אויף אַ נייַע באַטאַרייע.

איין יינציק אַספּעקט פון דעם לערנען איז אַז עס רילייד אויף ברייט יקספּערמענאַל אַרבעט געטאן אין Argonne אויף אַ פאַרשיידנקייַט פון באַטאַרייע קאַטאָוד מאַטעריאַלס, ספּעציעל Argonne ס פּאַטאַנטאַד ניקאַל-מאַנגאַנעס-קאָבאַלט (נמק)-באזירט קאַטאָוד."מיר האָבן באַטעריז וואָס רעפּריזענטיד פאַרשידענע כעמיע, וואָס האָבן פאַרשידענע וועגן וואָס זיי וואָלט דיגרייד און פאַרלאָזן," האט געזאגט Paulson."די ווערט פון דעם לערנען איז אַז עס האט אונדז סיגנאַלז וואָס זענען כאַראַקטעריסטיש פון ווי פאַרשידענע באַטעריז דורכפירן."

ווייַטער לערנען אין דעם געגנט האט די פּאָטענציעל צו פירן די צוקונפֿט פון ליטהיום-יאָן באַטעריז, Paulson האט געזאגט."איינער פון די טינגז וואָס מיר קענען טאָן איז צו באַן די אַלגערידאַם אויף אַ באַוווסט כעמיע און מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף אַן אומבאַקאַנט כעמיע," ער האט געזאגט."יסענשאַלי, דער אַלגערידאַם קען העלפֿן אונדז צו ווייַזן נייַע און ימפּרוווד כעמיע וואָס פאָרשלאָגן מער לעבן."

אין דעם וועג, Paulson גלויבט אַז די אַלגערידאַם פון מאַשין לערנען קען פאַרגיכערן די אַנטוויקלונג און טעסטינג פון באַטאַרייע מאַטעריאַלס."זאָגן איר האָבן אַ נייַע מאַטעריאַל, און איר ציקל עס עטלעכע מאָל.איר קענט נוצן אונדזער אַלגערידאַם צו פאָרויסזאָגן זיין לאָנדזשעוואַטי, און דאַן מאַכן דיסיזשאַנז צי איר ווילן צו פאָרזעצן צו ציקל עס יקספּערמענאַלי אָדער נישט.

"אויב איר זענט אַ פאָרשער אין אַ לאַבאָראַטאָריע, איר קענען אַנטדעקן און פּרובירן פילע מער מאַטעריאַלס אין אַ קירצער צייט ווייַל איר האָבן אַ פאַסטער וועג צו אָפּשאַצן זיי," האָט Babinec צוגעגעבן.

א פּאַפּיר באזירט אויף דעם לערנען, "שטריך ינזשעניעריע פֿאַר מאַשין לערנען ינייבאַלד פרי פאָרויסזאָגן פון באַטאַרייע לעבן", ארויס אין די 25 פעברואר אָנליין אַדישאַן פון די זשורנאַל פון מאַכט קוואלן.

אין אַדישאַן צו Paulson און Babinec, אנדערע מחברים פון דער צייטונג אַרייַננעמען Argonne ס Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena און Wenquan Lu.

די לערנען איז פאַנדאַד דורך אַ Argonne Laboratory-Directed Research and Development (LDRD) שענקען.