研究テーマ

深層学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測

本研究は現在需要が延びているリチウムイオン電池(LIB)の寿命をAIで予測することを目的としています。

研究ではこの分野で有名なセバーソンらの研究で使用されたオープンデータを利用しています。 このデータは、リチウムイオン電池を使った充放電の繰り返しによって得られたサイクルデータであり、 それを分析します。

問題点として、サイクルデータの量が少ないため、学習が不十分になる可能性があります。この問題を解決するために、1つの電池データから複数のデータを抽出する手法を採用し、予測精度を向上させることができました。 さらに、予測モデルの中に電池の物理的な性質を組み込んで計算量を減らしつつ精度を向上させる仕組みである Physically Informed Neural Networks (PINN) を導入することで、少ない説明変数で十分な精度を達成しました。

研究担当: 藤滝 悠