Vistas: 0 Autor: Editor de sitios Tiempo de publicación: 2023-06-13 Origen: Sitio
'La era actual de inteligencia artificial con modelos grandes como ha llegado el núcleo. Podemos aprender de este concepto y construir un modelo de batería grande para reducir el costo y aumentar la eficiencia de todo el ciclo de vida de las baterías eléctricas.
En la actualidad, la industria de la batería de energía de China ha entrado en una etapa de desarrollo de alta calidad. Si bien la industria se está desarrollando rápidamente, también enfrenta desafíos como ralentizar la tasa de crecimiento de la capacidad instalada, reducir el margen de beneficio bruto de los sistemas de baterías y acelerar la iteración del producto. En este sentido, Ouyang Minggao señaló que la tecnología inteligente del ciclo de vida de la batería es un medio importante y herramientas para resolver problemas relacionados.
Dijo que la era actual de inteligencia artificial con modelos grandes como ha llegado el núcleo. Las baterías eléctricas pueden aprender de este concepto para construir un modelo de batería grande.
Se entiende que el modelo grande evolucionó a partir del transformador, el número de referencias puede alcanzar el nivel de 100 millones. En la actualidad, el número de modelos grandes principales es de entre 10 mil millones y 100 mil millones, lo que puede formar el rendimiento intelectual y la producción de conocimiento profesional.
'Después de recopilar datos masivos, a través de la capacitación previa, la formación de tranformador y mecanismo de atención como el núcleo del modelo grande de los 10 millones de parámetros. ' Sobre esta base, el sistema marco tiene capacidad de razonamiento y puede usarse en diferentes campos. Los ejemplos incluyen ChatGPT para el lenguaje natural y la unidad de manejo para la movilidad inteligente. '' Por lo tanto, también podemos capacitar la red neuronal, y en base a TranFormer, construir nuestro modelo grande de plenas de entrenamiento de batería y aplicarlo para alimentar el diseño inteligente de la batería, la fabricación inteligente, la gestión inteligente, el reciclaje inteligente y otros enlaces. '.
En la reunión, Ouyang Ming interpretó la hoja de ruta de tecnología inteligente de todo el ciclo de vida de la batería en alta profundidad. Él dijo: 'En términos de diseño inteligente y baterías inteligentes, utilizamos principalmente tecnología de modelado de alta precisión y multiscala y detección multidimensional dentro de la batería; en la fabricación inteligente y equipos inteligentes; principalmente dependencia de la línea de producción de la línea de producción, tecnología de fabricación avanzada, tecnología de fabricación única y colaboración multiháquina; de acuerdo con la colaboración de la gestión inteligente y la recadimiento inteligente, se basan en la gran cantidad de la gran cantidad de informes, se basan en la gran regalación, se basa en la gran regla,
se basa en la gran cantidad de informes . En términos de diseño inteligente de baterías, la industria de la batería de energía de China ha pasado por prueba y error experimental, la etapa de transmisión de simulación, se está moviendo hacia la dirección del desarrollo automático inteligente. El diseño automático inteligente incluye dos tecnologías centrales: modelado de alta precisión y algoritmo de optimización inteligente eficiente. Puede establecer la relación de actividad de estructura exacta entre los parámetros de diseño y el rendimiento del núcleo, y encontrar automáticamente la ruta óptima y más rápida para el proceso de diseño. Esta tecnología puede mejorar la eficiencia de la investigación y el desarrollo de la batería en 1 a 2 pedidos de magnitud, y ahorrar del 70% al 80% de los costos de investigación y desarrollo.
El proceso inteligente de fabricación de baterías se puede realizar a través de la tecnología de gemelo digital de procesos, la tecnología de monitoreo inteligente de defectos y la tecnología de análisis de big data de la línea de producción. Ouyang Minggao introdujo: 'La tecnología gemela digital del proceso puede promover la eficiencia del desarrollo de procesos, y generalmente se utiliza en el proceso de fabricación del segmento frontal del poste de la batería; la tecnología de monitoreo inteligente de defectos integra el mecanismo de evolución de la evolución de los defectos de la batería y la tecnología de inteligencia artificial, que puede hacer que el análisis de la calidad de la calidad y la gestión de la calidad de la batería se utilice en un nivel más alto, y a menudo se utiliza en el proceso de moldeo de baterías de la estadía media. Proceso, que puede reducir los costos y aumentar la eficiencia al extraer completamente los datos de la línea de producción de la batería para el pronóstico inteligente y la toma de decisiones. '
La gestión inteligente es una parte indispensable de la tecnología inteligente en todo el ciclo de vida de las baterías. 'Podemos colocar sensores en la batería para detectar, evaluar y predecir la temperatura, el potencial, la presión y otras condiciones en la batería, y luego administrar la batería a través de un modelo grande para mejorar aún más la seguridad, la potencia y la durabilidad de la batería. ' Ouyang Minggao señaló. Tomando la advertencia de seguridad fugitiva térmica como ejemplo, fue muy difícil lograr una advertencia de seguridad fugitiva térmica en el pasado, porque el accidente de incendio fugitivo térmico de la batería de energía era relativamente raro, y era difícil formar datos a gran escala. Hoy en día, es posible generar una gran base de datos basada en una pequeña cantidad de datos a través de la tecnología gemela digital de inteligencia artificial para lograr la predicción de fugación térmica y la regulación de la reacción térmica.
El reciclaje de baterías también requiere tecnología inteligente. El reciclaje inteligente de la batería incluye el desmontaje inteligente, la extensión y la reparación de la vida, la reorganización y la utilización de pasos, el desmontaje del monómero y el reciclaje de materiales. 'Podemos hacer reparaciones no destructivas con tecnología inteligente, y también podemos hacer predicciones sobre la duración de la batería'. 'Ouyang Minggao.
Ouyang Minggao dijo que con la llegada de la era de la inteligencia artificial 2.0, el modelo grande mejorará en gran medida la productividad, inteligente para la víspera del rápido desarrollo, pero la industria de la batería de potencia aún enfrenta algunos desafíos en el proceso de desarrollo inteligente de todo el ciclo de vida, como la escasez de datos, cómo integrarse con el nuevo desarrollo electrocémico del sistema. 'Los sistemas electroquímicos continúan iterando y actualizando, y queda por estudiar cómo el modelo de batería grande se puede aplicar rápidamente a nuevos sistemas como las baterías de estado sólido. ' Ouyang Minggao.
