資料來源：倫敦帝國學院

摘要：研究人員已證明機（jī）器學習（xí）如何幫（bāng）助（zhù）設計性能更（gèng）好的鋰離子電池和燃料電池。

一（yī）種新的機器（qì）學習（xí）算法允許研究（jiū）人（rén）員在運行3D仿真之前探索（suǒ）燃料（liào）電池和（hé）鋰離子電池微（wēi）結構可能的設計，以幫助研究人員進行更改以提高性能。

改進措施（shī）包括（kuò）使智能手機（jī）充電更快，增加電動汽車充電之間的時間間隔以（yǐ）及增加運行數據中心的氫燃料電池（chí）的（de）功率。

該論（lùn）文在《npj計算（suàn）材料》中發表。

燃料電池使用（yòng）可以由風能和太陽能產生的清潔氫燃料（liào）來產（chǎn）生熱量和電能，而（ér）鋰離子電池（如（rú）智（zhì）能手機（jī），筆記本電腦（nǎo）和電動汽車中的鋰離（lí）子電池）是（shì）一種流行的能量存儲類型。兩者的性能都與它們的微觀結構密切相關：它們電極內部的孔的形狀和排列方式（shì）如何會影響燃料電池能產生多（duō）少功率，以及電池的充（chōng）電和放（fàng）電速度如何。

但是，由於微米級的孔是（shì）如此之小，因此可能難以以足（zú）夠高的分辨率研究它們的特定形狀和（hé）大小以使其與整體細胞（bāo）性能相關。

現在，帝（dì）國學院研（yán）究人員（yuán）已應用機器學習技術（shù）來幫助他們虛擬地探索這（zhè）些孔，並運行3D仿真以根（gēn）據其微觀結構預測細胞性能。

研究人員使用（yòng）了一種（zhǒng）新穎的機器學習技術，稱為“深度卷積生成對抗網絡”（DC-GAN）。這些算法可以（yǐ）基於從執行納米級（jí）成像的（de）同步加速器（qì）（一種足球場大小的粒子加速器）獲得的（de）訓練數據（jù）中學習生成微觀（guān）結構的3D圖像數據。

帝國大學地球科學與工（gōng）程係的主要作者安德裏亞·蓋翁-隆巴多（Andrea Gayon-Lombardo）說：“草莓污污视频在线观看的（de）技術正在幫助我（wǒ）們放大電池和電池，以了解哪些特性會影響整體性能。開發基於圖像的機器學習技術可以（yǐ）解鎖大規模分析圖像的新（xīn）方法。”

在運行（háng）3D模擬以預（yù）測細胞性能時，研究人員需要（yào）足夠大的數據量才能（néng）被視為（wéi）代表整個細胞的統計數據。當前難以以所需的分辨率獲得大量的微結構圖（tú）像數據。

但是（shì），作者（zhě）發現，他們可以（yǐ）訓練代碼來生成具有相同屬性的更大數據集，或故意生成模型認為可以（yǐ）提高電池（chí）性（xìng）能（néng）的結構。

帝國（guó）理工學院（yuàn）戴森設計（jì）工程學院的項（xiàng）目主管Sam Cooper博士（shì）說：“草莓污污视频在线观看團隊的發（fā）現將幫（bāng）助能（néng）源界的研究人員設計和製造優化的電極，以改善電池（chí）性能。對於（yú）儲能和機器學習社區來說，這是一（yī）個激動人心的（de）時刻，因此草莓污污视频在线观看很高興能夠（gòu）探索這兩個學科之間（jiān）的接口。”

通過限（xiàn）製他們的算法以僅產生當前可行的製造結果，研究人員希望將他（tā）們的技術應用於製造，以設計用於下一代電池的（de）優化電（diàn）極。

文章來源：

資料（liào）由倫敦帝國（guó）理工學院提供。原著作（zuò）者卡羅琳·布羅根（Caroline Brogan）。注意：內容可以根據樣式和長度進行了編輯（jí）。

期刊信息（xī）：

Andrea Gayon-Lombardo, Lukas Mosser, Nigel P. Brandon, Samuel J. Cooper. Pores for thought: generative adversarial networks for stochastic reconstruction of 3D multi-phase electrode microstructures with periodic boundaries. npj Computational Materials, 2020; 6 (1) DOI: 10.1038/s41524-020-0340-7

原文信息：

Imperial College London. "AI could help improve performance of lithium-ion batteries and fuel cells." ScienceDaily. ScienceDaily, 25 June 2020.

www.sciencedaily.com/releases/2020/06/200625080942.htm

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