中国新興、AIで電池の状態解析 寿命も予測可能に

コメント

注目のコメント

• Matsunaga Takashi

  バッテリー スペシャリスト

  ・2021年04月01日

  中国の廃バッテリーは待ったなしの状況で中国のFovaも2020年設立。他にも独Twaiceや米Voltaiq、米Qnovoなどのスタートアップが誕生しているとのこと。
  
  バッテリーの劣化・安全性診断は内部のケミカルや等価回路のエレキとして演繹的に予測もされますが、ビッグ&環境データを使った予測手法も有ります。精度からすれば物理化学現象を理論化したモデル(newman法など)に一日の長が有るも、使用環境や条件、固体差などから環境因子を予測パラメーターとして機械学習させることは１つのアプローチとして重要です。
  
  ただし機械学習アプローチの課題は既存の組成のバッテリーデータが使用条件や環境も含めて大量にあることで、新たな組成や構造のバッテリーの場合には使えないでしょう。
  
  それだけ三元系正極バッテリーが出回っていることの現れでも有りますが、大量のデータを集められることの優位性は一方で有ります。
• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2021年04月02日

  劣化診断は一般論としてはAI予測問題と相性が良いです。ただし、どれだけ計測データが取れるか、質と量の両面が大事です。
  
  加えて、「いつ電池交換すべきか」が本質的な問題です。予測精度が上がっても一定確率で予測は外れます。リスクとコストをどうとらえるかという問題設定がポイントになります。