Aktuální vydání

Číslo 12/2020 vyšlo tiskem 2. 12. 2020. V elektronické verzi na webu 2. 1. 2021. 

Téma: Měřicí technika; Diagnostika; Zkušebnictví

Hlavní článek
Dlouhodobá zkouška inovovaného kluzného kontaktu

Číslo 6/2020 vyšlo tiskem 14. 12. 2020. V elektronické verzi na webu 18. 12. 2020.

Veletrhy a výstavy
Ohlédnutí za dvacátým druhým ročníkem Designbloku
Soutěž časopisu Světlo na veletrhu FOR ARCH a FOR GARDEN 2020

Architekturní a scénické osvětlení
Světelný design v kostce – Část 48
Světelný design pro show Vivaldianno
Světlík – dílna se světlem a o světle pro děti

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-