Aktuální vydání

Číslo 7/2020 vyšlo tiskem 24. 6. 2020. V elektronické verzi na webu 24. 7. 2020. 

Téma: Kabely, vodiče a kabelová technika

Hlavní článek
Nové technologie trakčního napájení 25 kV/50 Hz (2. část)

Číslo 3/2020 vyšlo tiskem 8. 6. 2020. V elektronické verzi na webu 8. 7. 2020.

Činnost odborných organizací
Oznam: LUMEN V4 2020 je zrušený
Co je nového v CIE, duben 2020

Příslušenství osvětlovacích soustav
Foxtrot jako „Master Control“ v Hotelu Breukelen
Regulátory osvětlení – řízení osvětlení na konstantní úroveň

Zvýšení životnosti a bezpečnosti baterií pomocí umělé inteligence

6. 4. 2020 | University of Cambridge | www.cam.ac.uk

Výzkumníci z University of Cambridge vyvinuli ve spolupráci s kolegy z Newcastle University metodu strojového učení, která dokáže předpovědět aktuální stav baterie s až 10x vyšší přesností ve srovnání se současnými metodami, což by mohlo vést k vývoji bezpečnějších a spolehlivějších baterií pro elektromobily a spotřební elektroniku.

Současné metody využívané pro předpovídání stavu baterie jsou založeny na sledování aktuálního proudu a elektrického napětí během nabíjení a vybíjení baterie. Tato metoda však opomíjí funkce indikující dlouhodobý stav baterie. Sledování procesů probíhajících v baterii vyžaduje nové techniky zkoumání baterií, stejně jako nové algoritmy, jež by dokázaly detekovat jemné signály při nabíjení a vybíjení.

Techniky umělé inteligence

S možným řešením nyní přišel vědecký tým složený z odborníků výše uvedených univerzit, kteří navrhli nový způsob monitorování baterií pomocí elektrických pulzů a měření odezvy. Získaná data jsou následně zpracována pomocí algoritmů strojového učení k předpovězení stavu a životnosti baterie. Tato metoda je neinvazivní a jednoduše integrovatelná. Výsledky výzkumu byly zveřejněny v časopise Nature Communications.

Celý článek na University of Cambridge

Image Credit: University of Cambridge

-jk-