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一种新的机器学习算法使研究人员可以在运行3-D模拟之前探究燃料电池和锂离子电池微结构的可能设计，以帮助研究人员进行更改以提高性能。

改进措施包括使智能手机充电更快，增加电动汽车充电之间的时间间隔以及增加运行数据中心的氢燃料电池的功率。

该论文今天发表在npj计算材料上。

燃料电池使用清洁的氢燃料(可以通过风能和太阳能产生氢)来产生热量和电能，锂离子电池(如智能手机，笔记本电脑和电动汽车中的锂离子电池)是一种流行的能量存储类型。两者的性能都与它们的微观结构紧密相关：它们电极内部的孔(孔)的形状和排列方式如何会影响燃料电池能产生多少功率，以及电池的充电和放电速度如何。

但是，由于微米级的孔非常小，因此很难以足够高的分辨率研究它们的特定形状和大小，以使其与总体细胞性能相关。

现在，帝国研究人员已应用机器学习技术来帮助他们虚拟地探究这些孔并运行3-D模拟以基于其微观结构预测细胞性能。

研究人员使用了一种新颖的机器学习技术，称为“深度卷积生成对抗网络”(DC-GAN)。这些算法可以学习基于从执行纳米级成像的同步加速器(一种足球场大小的粒子加速器)获得的训练数据中生成微观结构的3-D图像数据。

帝国大学地球科学与工程学系的主要作者安德里亚·盖昂·隆巴多(Andrea Gayon-Lombardo)说：“我们的技术正在帮助我们放大电池和电池，以了解哪些特性会影响整体性能。开辟基于图像的机器学习技术可以解锁大规模分析图像的新方法。”

在进行3-D模拟以预测细胞性能时，研究人员需要足够大的数据量才干被认为可以代表整个细胞。当前难以以所需的分辨率获得大量的微结构图像数据。

但是，作者发现他们可以训练代码来生成具有相同属性的更大数据集，或者故意生成模型认为可以提高电池性能的结构。

帝国理工大学戴森设计工程学院的项目主管Sam Cooper博士说：“我们团队的发现将帮助能源界的研究人员设计和创造优化的电极，以改善电池性能。这对于储能和机械创造而言都是激动人心的时刻学习社区，因此我们很高兴探究这两个学科的接口。”

通过限制他们的算法以仅产生目前可行的创造结果，研究人员希翼将他们的技术应用于创造，以设计用于下一代电池的优化电极。