最近，电动汽车随处可见，从客车到公共汽车再到出租车。电动汽车具有环保和维护成本低的优点，但车主必须警惕电池耗尽或使用寿命结束时发生的致命事故。因此，锂离子电池的精确容量和寿命预测鈥攃OMM仅用于电动汽车鈥攁我们很重要。
由Seungchul Lee教授和博士候选人Sung Wook Kim（机械工程系）领导的POSTECH研究团队与汉阳大学的Ki Yong Oh教授合作，开发了一种新的人工智能（AI）技术，可以准确预测锂离子电池的容量和寿命。这项研究突破通过将物理领域知识与人工智能相结合，大大提高了预测精度，最近已在能源领域的国际学术期刊《应用能源》上发表。
有两种预测电池容量的方法：一种是基于物理的模型，它简化了电池复杂的内部结构；另一种是AI模型，它使用电池的电气和机械响应。然而，传统的人工智能模型需要大量的数据进行训练。此外，当应用于未经训练的数据时，其预测精度非常低，这迫切需要出现下一代人工智能技术。
为了用较少的训练数据有效地预测电池容量，研究团队将一种不同于传统方法的特征提取策略与物理领域知识相结合鈥揵ASE神经网络。因此，对于具有不同容量和寿命分布的测试电池，电池预测精度提高了20%。通过确认结果的一致性，确保了其可靠性。预期这些结果将为应用高度可靠的物理领域知识奠定基础鈥揵将人工智能应用于各个行业。
POSTECH的Lee教授表示：“基于数据的人工智能的局限性已经被物理知识所克服。由于差异化特征提取技术的发展，构建大数据的难度也得到了缓解。”
汉阳大学的Oh教授补充道：“我们的研究意义重大，因为它能够准确预测下一代电动汽车的电池剩余寿命，有助于向公众宣传电动汽车。”