研究紹介

深層学習を用いたリチウムイオン電池の寿命予測

セバーソンの研究で使用されたオープンデータを利用します。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。

現在、長寿命の電池に関するデータは非常に少ない状況です。しかし、学習データの範囲外にある寿命に対しても正確な予測ができる方法を検討しています。

研究担当 : 藤滝 悠