电动汽车电池损耗过快，阻碍了交通运输行业的电气化进程。据外媒报道，乌普萨拉大学（Uppsala University）的研究人员现已开发出一种人工智能模型，能够更准确地描绘电池老化情况。该模型有望延长电动汽车电池的使用寿命并提升安全性。

图片来源： 乌普萨拉大学

电动汽车电池往往是车辆中最早老化的部件。这在当今造成了巨大的资源浪费，并阻碍了交通运输行业的转型。为了解决这一问题，汽车行业正在开发通常基于人工智能的软件，以优化电池管理和控制。乌普萨拉大学的研究人员现已开发出一种新模型，可以将电池健康状况预测的可靠性提高高达70%。

“能够更深入地了解电池的寿命和老化情况，将有利于未来电动汽车的控制系统。这也表明了解电池内部发生的情况至关重要。如果我们不再将它们视为仅仅提供电力的黑匣子，而是深入了解电池内部的运作过程，我们就能更好地管理它们，使它们保持更长时间的良好状态，”这项研究的负责人、乌普萨拉大学昂斯特伦先进电池中心负责人Daniel Brandell教授说道。

这项研究与丹麦奥尔堡大学（Aalborg University）合作，历经数年电池测试。研究人员通过收集大量极短充电过程的数据，建立了一个数据库。随后，研究人员将这些数据与一个包含电池内部所有不同化学过程的详细模型相结合。

“总而言之，这不仅为我们提供了非常精确的图像，让我们能够了解电池发电过程中的各种化学反应，还能了解电池在使用过程中的老化情况，”这项研究的负责人Wendi Guo说道。

这项发现还可能影响电动汽车的安全性。电池中可能出现的安全问题通常是由于设计缺陷和副反应造成的，而这些缺陷和副反应也可以通过研究电池的充放电数据来预测。

“我们只使用短充电段这一事实可能是一个额外的优势。电动汽车的电池数据非常敏感，无论是对行业还是从匿名化的角度来说，对用户来说都是如此。这项研究表明，即使不需要完整的数据集，也能取得多大的进展，”Brandell说道。