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에너지뉴스
| 제목 | 일본) 머신 러닝을 사용한 고에너지 밀도 리튬 금속 배터리 사이클 수명 예측 모델 개발 | ||
|---|---|---|---|
| 국가 | [일본] | 출처 | Tech X Plore |
| 산업구분 | [에너지효율] | 등록일 | 2024.08.21 |
| 구분 | 기술 | ||
(개발 내용) NIMS와 SoftBank Corp.는 머신 러닝을 사용하여 고에너지 밀도 리튬 금속 배터리의 사이클 수명을 예측하는 모델을 개발함 (모델의 특징) 이 모델은 배터리 성능 저하 메커니즘에 대한 가정 없이 충전, 방전 및 전압 완화 데이터를 분석하여 배터리 수명을 정확하게 예측할 수 있음 (응용 가능성) 이 기술은 드론, 전기 자동차, 가정용 전기 저장 시스템 등 다양한 기술에서 리튬 금속 배터리의 안전성과 신뢰성을 향상시키는 데 유용할 것으로 기대됨 기사 원문 발췌
제목 :
Model uses machine learning to predict cycle lives of high-energy-density lithium-metal batteries 발췌 내용 :
The National Institute for Materials Science (NIMS) and SoftBank Corp. have jointly developed a model capable of predicting the cycle lives of high-energy-density lithium-metal batteries by applying machine learning methods to battery performance data. The work is published in the journal Advanced Science. The model proved able to accurately estimate batteries' longevity by analyzing their charge, discharge and voltage relaxation process data without relying on any assumption about specific battery degradation mechanisms.
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| 원문 링크 | https://techxplore.com/news/2024-08-machine-high-energy-density-lithium.html | ||