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斯坦福大学，麻省理工学院和丰田研究所的一组研究人员已使用AI大大加快了测试和优化电动汽车(EV)电池充电所需的时间。

正如最近在《自然》杂志上报道的那样，斯坦福大学的教授Stefano Ermon和William Chueh寻求方法，以便在最大程度延长整体电池寿命的同时更快地给EV电池充电。这项研究表明获得专利的AI程序如何预测电池对充电方法的不同反应方式。

该软件还实时确定关注或忽略哪些计费方式。研究人员通过减少试验的时间和数量将试验过程从两年缩短为16天。

机器学习系统接受了有关电池故障数据的培训。它能够检测模式以预测电池可持续使用多长时间。

这产生了一个新的快速充电协议，该协议显示了如何优化电池寿命。研究人员表示，在电池测试中使用AI是一种新方法。

斯坦福大学计算机科学教授Ermon表示：“与材料科学家和从事电池工作的人们交谈时，我们意识到在这个领域实际上没有人使用更复杂的AI，因此我们认为这很有希翼。”在TechRepublic上公布的采访。

他介绍了为电池充电的多种方法。他说：“您可以施加不同的电压，不同的电流，不同的强度-它们可能都在相同的时间内为电池充电，但是有些可能会损坏电池的内部组件。” “取决于您使用哪种充电协议，这可能会严峻影响电池的寿命。”

Ermon预测，大型电动汽车创造商可能会对此感兴趣。

“我们想出了如何极大地加快超快速充电的测试过程的方法，”以研究生身份参加该研究的彼得·阿提亚(Peter Attia)在接受SciTechDaily采访时表示。“不过，真正令人兴奋的是方法。我们可以将这种方法应用于目前可能妨碍电池开辟数月或数年的许多其他问题。”

“机器学习是反复试验，但是以一种更明智的方式，”计算机科学研究生Aditya Grover说，他也参加了这项研究。“在确定何时进行探究，尝试新的和不同的方法以及何时对最有前途的方法进行开辟或零投入方面，计算机要比我们好得多。”

Ermon表示：“它为我们提供了这一出乎意料的简单充电协议，这是我们没想到的。那就是人与机器之间的区别：机器不受人类直觉的偏见，直觉是强大的，但有时会引起误解。”