上海交通大學(xué)溥淵未來技術(shù)學(xué)院萬佳雨副教授團(tuán)隊(duì)在國際權(quán)威期刊Joule和Cell Reports Physical Science等Cell子刊相繼發(fā)表關(guān)于人工智能與大模型助力電池加速研發(fā)的研究工作。系列工作分別得到了昆山杜克大學(xué)李昕教授團(tuán)隊(duì)、復(fù)旦大學(xué)微電子學(xué)院陶俊教授團(tuán)隊(duì)、浙江大學(xué)藝術(shù)與考古學(xué)院唐談研究員等合作團(tuán)隊(duì)的支持。

第一篇題為“Semi-supervised learning for explainable few-shot battery lifetime prediction”發(fā)表于Joule，2024， 8， 1-17  （https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S254243512400103X?via%3Dihub）由于鋰電池具有能量密度高、使用壽命長等優(yōu)點(diǎn)，當(dāng)前已被廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車、手機(jī)等各個(gè)領(lǐng)域，在現(xiàn)代社會(huì)中起著至關(guān)重要的作用。為了保證電池系統(tǒng)的安全可持續(xù)運(yùn)行，人們需要對(duì)鋰電池壽命進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測，以便有效管理其健康狀態(tài)。傳統(tǒng)的基于物理和半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測方法易受誤差影響，精度十分有限。近年來，盡管數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的壽命預(yù)測方法在技術(shù)上取得了顯著進(jìn)步，但由于缺乏足夠多的標(biāo)記數(shù)據(jù)，其模型的準(zhǔn)確性依然受到嚴(yán)重制約。

圖1. 電池壽命預(yù)測算法：傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法完全依賴標(biāo)簽數(shù)據(jù)，耗時(shí)耗能 vs.半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，利用易獲取的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，降本增效

針對(duì)上述挑戰(zhàn)，合作團(tuán)隊(duì)提出了利用無標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行半監(jiān)督學(xué)習(xí)的電池壽命預(yù)測方法——部分貝葉斯協(xié)同訓(xùn)練（PBCT）。這里的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)是指那些未包含壽命測量信息的電池測試記錄。實(shí)際上，無論是在鋰離子電池的制造階段、使用過程還是維護(hù)期間，都存在海量的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)易于獲取，數(shù)量巨大，且數(shù)據(jù)模式統(tǒng)一，無需擔(dān)心由于錯(cuò)誤假設(shè)或跨領(lǐng)域測試差異帶來的各種問題。PBCT充分利用了這些低成本且豐富的無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，通過提取其中的隱藏信息，深化了對(duì)底層數(shù)據(jù)模式的認(rèn)識(shí)，進(jìn)而顯著提升了電池壽命預(yù)測的精確度。與現(xiàn)有的方法相比，PBCT在壽命預(yù)測精度上取得了高達(dá)20%的提升，且?guī)缀鯚o需額外的數(shù)據(jù)采集成本。因此，在同樣預(yù)測精度的前提下，PBCT可以大幅度降低數(shù)據(jù)采集成本。此外，該研究還發(fā)現(xiàn)，將無標(biāo)簽數(shù)據(jù)納入訓(xùn)練過程中，有助于揭示影響電池壽命的關(guān)鍵因素，這些因素在僅對(duì)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)往往會(huì)被忽略。因此，PBCT這一半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，為高效且具備可解釋性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)電池狀態(tài)估計(jì)開辟了新的路徑，引領(lǐng)了未來的研究方向。

第二篇題為“Potential to transform words to watts with large language models in battery research”， Cell Reports Physical Science, 5, 101844, 2024（https://www.cell.com/cell-reports-physical-science/fulltext/S2666-3864(24)00069-9?rss=yes） 此文聚焦于在改進(jìn)能源存儲(chǔ)技術(shù)中使用AI驅(qū)動(dòng)的大語言模型，該技術(shù)有望廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車和電網(wǎng)儲(chǔ)能等行業(yè)。本文使用大模型，整合了海量學(xué)習(xí)資源，提出了多模態(tài)加速電池研發(fā)的新研究范式。一般的大型語言模型缺乏回答有關(guān)特定技術(shù)的專業(yè)問題所需的專業(yè)知識(shí)，可能導(dǎo)致查詢答案的潛在不準(zhǔn)確性。在本文中，團(tuán)隊(duì)提出并證實(shí)從指定來源搜集信息的定制模型可以克服大語言模型的“幻覺”問題。論文中訓(xùn)練了一個(gè)名為BatteryGPT的大型語言模型，以鋰離子電池的超級(jí)快充為展示場景，這個(gè)模型將從一個(gè)快速充電數(shù)據(jù)庫中獲取信息，該數(shù)據(jù)庫是一個(gè)包含針對(duì)該研究領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)、講座和其他高質(zhì)量信息的倉庫。BatteryGPT能夠提供專家級(jí)別的回復(fù)，并展示了模型精準(zhǔn)定位最前沿的電池快充技術(shù)的能力，以達(dá)到大模型加速電池研發(fā)并豐富科學(xué)研究的過程。

圖2. 利用大語言模型結(jié)合多模態(tài)加速電池研發(fā)的新科學(xué)研究范式

萬佳雨，上海交大溥淵未來技術(shù)學(xué)院副教授，深度能源實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人，博士生導(dǎo)師。曾在美國斯坦福大學(xué)進(jìn)行博士后研究，分別在美國馬里蘭大學(xué)及華中科技大學(xué)獲得博士與學(xué)士學(xué)位。課題組研究方向主要為儲(chǔ)能器件與材料、先進(jìn)制造、及其與人工智能的交叉融合。到目前為止，在能源和材料領(lǐng)域的國際著名學(xué)術(shù)期刊如Science, Nature子刊、Cell子刊等發(fā)表SCI論文80余篇，總被引用11,000余次，H因子48，研究成果被多家海內(nèi)外知名媒體撰文報(bào)道。曾獲得美國真空協(xié)會(huì)全美博士研究生獎(jiǎng)“Dorothy M. and Earl S. Hoffman Award”（全球每年一名）、中國留學(xué)基金委頒發(fā)的“國家優(yōu)秀自費(fèi)留學(xué)生獎(jiǎng)學(xué)金”，斯坦福大學(xué)全球前2%科學(xué)家年度榜單（2020-2022）。擔(dān)任National Science Open、Materials Today Energy, eScience, Carbon Energy, 中國化學(xué)快報(bào)、稀有金屬等雜志青年編委。與國內(nèi)外多所高校同行擁有良好合作關(guān)系，受邀在國際會(huì)議、高校、科研院所及平臺(tái)做主題報(bào)告、邀請(qǐng)報(bào)告等70余次。

深度能源實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)站：https://www.x-mol.com/groups/deepenergy

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