Masačusetso Masačusetso TOYOTA technologijos instituto ekspertai ketina sukurti dirbtinio intelekto sistemą, skirtą baterijoms išbandyti prieš jas parduodant. Pasak autorių, tai gerokai pagreitins naujų modelių išleidimo procesą ir sumažins pasirengimo išankstiniam pardavimui išlaidas.
Akumuliatoriai dabar naudojami daugumoje šiuolaikinių prietaisų – nuo elektronikos iki transporto priemonių. Naujo akumuliatoriaus kūrimas yra gana sudėtingas procesas. Prieš perduodant jas mažmenininkams, visos baterijos turi būti suskirstytos į grupes (klases) pagal jų tarnavimo laiką ir tam tikras kitas charakteristikas, o ši užduotis užima labai daug laiko.
Naujosios metodikos autoriai pasiūlė kiekvienam prietaisui nustatyti 5 bandymų ciklus ir patikrą perduoti dirbtiniam intelektui. Naudojant dirbtinio intelekto gebėjimą naudoti daugybę charakteristikų, kad būtų galima tiksliai nustatyti akumuliatoriaus veikimo laiką ir priskirti klasę, naujoji metodika yra beveik 95 proc. tiksli ir per itin trumpą laiką. Be to, naujoji technologija gerokai pagreitins įkrovimo procesą – visas ciklas sutrumpės iki 10 minučių.
Akumuliatorių tyrimai yra vienas iš Masačusetso technologijos instituto prioritetų. Pavyzdžiui, 2018 m. institucijos ekspertai pristatė energijos šaltinio, galinčio absorbuoti anglies dioksidą, modelį. Laikas parodys, kaip ši naujovė veiks praktiškai ir ar dirbtinio intelekto naudojimas akumuliatoriams įkrauti ir išbandyti gali visiškai pakeisti žmonių darbą.
Ar dirbtinis intelektas galės nešioti ir išbandyti įvairių įrenginių akumuliatorius?
? Kaip tai veikia? Kokie yra šio proceso privalumai ir trūkumai? Ar tai galėtų pakenkti akumuliatorių ilgaamžiškumui ar kokybei?
Ar šis dirbtinis intelektas taip pat gali identifikuoti, kurie akumuliatoriai yra tinkami perdirbimui ir kokios yra optimalios sąlygos jų įkrovimui ir išbandymui?