배터리 슬롯 사이트 추천 개발에 슬롯 사이트 추천 정보학 (MI)의 적용

1. 배터리 슬롯 사이트 추천 개발의 도전 및 AI

탄소 중립 사회를 실현하는 최근의 추진력이 증가함에 따라, 전기화 자동차가 이와 관련하여 핵심 요소입니다. 또한 전기 자동차의 핵심 인 차량 내 배터리에 대한 수요는 가속화되고 있으며 배터리 슬롯 사이트 추천 개발에 대한 기대가 매일 증가하고 있습니다. 현재, 리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도로 인해 자동차 애플리케이션의 주류이지만 비용과 안전 측면에서 여전히 어려움이 있으며, 여러 국가의 산업은 리튬 이온 배터리의 성능과 모든 고소 상태 배터리와 같은 새로운 2 차 배터리의 발전에 대한 추가 개선과 경쟁하고 있습니다.

이번에는 리튬 이온 배터리를 사용하여 배터리 재료 개발의 과제를 예로 들어 보겠습니다. 리튬 이온 배터리는 충전 및 방전으로 반복적으로 사용할 수있는 화학 배터리 중 하나이며, 최근 몇 년 동안 위에서 언급 한대로 높은 용량 및 안전이 필요한 차량 내 배터리 및 소형 전자 장치를 포함하여 광범위한 제품에 사용되었습니다. 구조로서, 다수의 성분은 음성 전극 재료, 양의 전극 재료, 분리기, 전해질 및 기타 전해질과 같은 서로 상호 작용하며, 각각은 재료 개발에 고유 한 과제를 가지고있다. 예를 들어, 음성 및 양의 전극 재료는 활성 재료 및 바인더의 유형, 충전 속도 및 입자 크기 등에 따라 충전 성능을 변경하므로 재료 비용 간의 트레이드 오프를 고려하면서이를 선택해야합니다. 또한, 분리기는 재료의 유형, 기공 모양 및 두께에 따라 전기 절연 및 이온 전도도와 같은 성능과 강도를 고려해야합니다.

배터리 슬롯 사이트 추천를 테스트 할 때 다양한 과제가 있습니다. 예를 들어, 광범위한 용도로 배터리의 사이클 수명을 테스트하려면 값 비싼 테스트 장비, 온도 특성 테스트, 안전 테스트 및 엄격한 조건에서 많은 기타 테스트를 도입해야하며주기가 높을수록 시간과 비용이 더 필요합니다. 이러한 테스트를 수행하지 않고 배터리 성능을 예측할 수 있다면 배터리 슬롯 사이트 추천의 연구 및 개발을 극적으로 가속화 할 수 있습니다.

AI는 최근 몇 년 동안 이러한 연구 및 개발 과제를 해결하는 혁신적인 기술로 높은 기대치를 끌고 있습니다. AI는 인간 직관보다 더 많은 입력을 고려하고 추적하는 고차원 검색 공간을 빠르고 효율적으로 탐색 할 수있는 기술입니다. 배터리 슬롯 사이트 추천의 더 많은 구성을 고려하여 새로운 차별화 된 슬롯 사이트 추천를 발견하고 여러 요구 사항을 동시에 최적화 할 수도 있습니다. 또한 사이클 수명과 같은 배터리 성능을위한 예측 테스트를 대체 할 수도 있습니다. 구체적으로, 수명 예측을 순환하기 위해 적용을 사용하여 예제로서,이 방법은 100 사이클의 방전 속도 데이터를 기반으로 AI를 사용하여 1000 사이클의 방전 속도를 예측 한 다음,이 방법을 사용하여 대상을 충족시키는 배터리 구성 만 실제로 테스트됩니다. 이것은 엄청난 양의 테스트 인간 시간을 단축시키고 연구 개발 속도를 높일 것입니다. 이것은 단지 예일 뿐이지 만 배터리 슬롯 사이트 추천의 연구 및 개발에 AI를 사용할 수있는 많은 테마가 있습니다.

그러나 배터리 슬롯 사이트 추천와 같은 슬롯 사이트 추천 개발에 AI를 사용하는 것은 일반 AI와 다른 고유 한 특성을 가지고 있음을 주목하는 것이 중요합니다. 여기에서 우리는 일반적인 AI와 차이를 비교하고 시트린 플랫폼 (MI) 솔루션의 기능에 대한 소개와 함께 슬롯 사이트 추천 개발에 특화된 AI에 관한 Citrine Platform (MI) 솔루션의 기능을 설명합니다.

2. 시트린 플랫폼의 슬롯 사이트 추천 개발에 특화된 일반 AI와 AI의 차이

2.1 데이터 볼륨 차이

일반 AI의 경우 데이터의 양이 크고 밀도가 높은 것으로 가정되지만 슬롯 사이트 추천 개발에서는 많은 양의 데이터를 준비하기 위해서는 엄청난 양의 실험이 필요하므로 실제로는 데이터의 양이 일반적으로 작고 드물다. 시트린 플랫폼은 이러한 작고 드문 데이터를 다루는 몇 가지 기술을 제공합니다. 그중 하나는 이전 기술 정보 칼럼의 첫 부분에 소개되었습니다순차 학습 (순차적 학습). 이번에는 전송 학습을 다른 방법으로 설명 할 것입니다. 전송 학습에는 몇 가지 패턴이 있지만, 여기서는 하나 이상의 다른 작업에서 학습 된 지식을 유지하고 적용하는 방법을 소개하여 한 작업에서 효과적인 가설을 효율적으로 찾을 수 있습니다.

배터리 슬롯 사이트 추천 개발에서 전송 학습을 사용하여 예를 들어 설명해 봅시다. 여기서, 우리는 목적이 500 사이클에서 용량 유지율을 예측하는 것이라고 가정합니다. 위에서 언급했듯이 AI 예측은 500 사이클과 같은 높은 사이클 측정에는 시간과 자원이 필요하기 때문에 효과적입니다. 과거의 결과에 따르면 초기 사이클 손실이 용량 유지의 성능을 예측하는 데 중요하다는 것을 보여 주면, 기계 학습 모델은 기존 데이터에서 미리 사전에 구성하여 한 주기로 사이클 손실을 예측 한 다음 500 사이클의 용량 유지율을 예측하기 위해 기계 학습 모델에 대한 입력으로 예측 값을 잠재 변수로 사용했습니다. 시트린 정보학은이 방법 전송 학습을 불렀으며, 슬롯 사이트 추천 개발과 같이 데이터 볼륨이 작은 경우 매우 강력한 방법입니다.

2.2 데이터 기능 정량화 및 도메인 지식 설정

일반 AI의 경우 데이터 기능 정량화는 종종 알고리즘으로 최적화 될 수 있으며 도메인 지식을 설정하기 위해 고급 지식이 필요하지 않습니다. (Domain Knowledge : 연구원의 누적 직관, 노하우 및 이미 알려진 물리적 관계.) 그러나 배터리 슬롯 사이트 추천를 포함한 슬롯 사이트 추천 개발을 전문으로하는 AI에는 깊은 도메인 지식이 필요하며 슬롯 사이트 추천 및 화학에 대한 이해가 필요합니다.

배터리 자재 개발을위한 데이터는 다양한 형식으로 제공되지만 처음에는 기계 학습으로 처리 할 수없는 형식입니다. 이러한 데이터를 그대로 보면 계산을 수행하는 것은 불가능하며 추가 전처리가 필요합니다. 또한 AI를 사용하여 예측할 때 매일 연구원의 노하우를 자신의 기능에 통합해야합니다. 따라서, 우리는 시트린 플랫폼에 포함 된 우수한 도메인 지식 구현 기능 중 일부를 소개하여 이러한 문제를 해결할 것입니다.

■ Featurizer
화학 공식 및 분자 구조와 같은 특수 데이터를 기계 학습에 사용할 수있는 Smiles (Smiles) 표기법으로 알려진 형식으로 변환합니다. 또한, 이들 데이터로부터, 분자량 및 이온화 에너지와 같은 100 개 이상의 관련 특징이 계산 될 수있다.

■ 표현
기능에 자신의 계산 공식을 추가 할 수 있습니다. 이 기능은 연구원의 일상 지식과 알려진 관계를 반영 할 수 있으며, 이러한 수학적 공식을 모델링 워크 플로우에 통합함으로써 기계 학습 알고리즘은 관계를 다시 학습 할 필요가 없으므로 슬롯 사이트 추천 개발이 효율적으로 진행될 수 있습니다.

■ 데이터 구조 관리 기능
배터리 슬롯 사이트 추천에서 작동 순서 및 개별 처리 단계는 매우 중요하지만 대부분의 데이터베이스는 데이터 순서를 고려하지 않고 관리합니다. 시트린 플랫폼에서 캡처 한 데이터는 시트린 정보학이 개발 한 고유 한 데이터 형식을 사용하여 일련의 제조 프로세스의 데이터를 연결하고 유지할 수 있습니다.

2.3 데이터 및 모델 불확실성, 해석 가능성

불확실성의 정량화는 일반적으로 일반 AI에서 강조되지 않지만 슬롯 사이트 추천 개발을 전문으로하는 AI에서는 중요합니다. 시트린 플랫폼은 또한 특성 값을 예측할 때 불확실성을 고려하며 주로 후보 슬롯 사이트 추천를 선택하는 데 사용됩니다. 또한 후보 자료를 선택할 때 "익스플로잇"및 "탐색"의 균형을 맞추는 것이 중요합니다. "활용"은 과거에 좋은 행동을 계속하는 것을 의미하는 반면, "탐사"는 다른 좋은 행동이있을 수 있다고 생각하면서 불확실성이 높은 다른 행동을 취하는 것을 의미합니다.

우리가 "활용"에 너무 중점을두면, 우리는 비슷한 슬롯 사이트 추천로 실험을 계속 수행 할 것이며, 반면에, 우리는 "탐색"에 너무 강조되면 성능이 좋지 않은 많은 슬롯 사이트 추천를 조사하게 될 것입니다. 시트린 플랫폼의 후보 슬롯 사이트 추천를 선택할 때, 우리는 추정되는 불확실성에 따라 "익스플로잇"및 "탐색"의 다른 균형을 가진 세 가지 방법을 사용할 수 있으며, 목적에 따라 슬롯 사이트 추천를 유연하게 선택할 수 있습니다.

AI는 비용을 절감하고 고객 대응 기능을 개선하며 배터리 슬롯 사이트 추천의 연구 및 개발에서 지속 가능한 목표를 달성 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 배터리 슬롯 사이트 추천 연구 및 개발의 문제는 고유 한 특성을 가지고 있기 때문에 AI에 도메인 별 접근 방식을 적용하는 것이 중요합니다. 시트린 플랫폼은 이러한 배터리 슬롯 사이트 추천에 특정한 도메인을 충족시키는 AI 접근법을 제공 할 수있는 플랫폼입니다.

자세한 내용은 두 번째 시트린 플랫폼 제품 소개 세미나, 배터리 재료 섹션, 예제 및 데모를 참조하십시오.SCSK 비디오 스트리밍 사이트에서 개최되고 있으므로이 기회를 통해 시청하십시오.