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    2023科學(xué)智能峰會(huì)助力電池研發(fā)率先進(jìn)入AI for Science時(shí)代

    來(lái)源:豐采網(wǎng)??作者:豐采網(wǎng) ??2023-08-12 閱讀:463

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    新華網(wǎng)北京8月11日電(記者凌紀(jì)偉)研發(fā)周期長(zhǎng)、成本高、創(chuàng)新難……當(dāng)前電池研發(fā)面臨的這些痛點(diǎn),有望因AI for Science的加持而得以突破。

    在8月11日召開的2023科學(xué)智能峰會(huì)“AI4S:奔跑中的新能源(新能源應(yīng)用專場(chǎng))”學(xué)術(shù)峰會(huì)上,由深勢(shì)科技開發(fā)的電池設(shè)計(jì)自動(dòng)化平臺(tái)(簡(jiǎn)稱BDA)

    Piloteye正式發(fā)布,助力電池研發(fā)率先進(jìn)入AI for Science時(shí)代。

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    深勢(shì)科技高級(jí)研究員、材料研發(fā)總監(jiān)王曉旭

    ??會(huì)上,深勢(shì)科技高級(jí)研究員、材料研發(fā)總監(jiān)王曉旭介紹道,Piloteye作為深勢(shì)科技自研AI for Science時(shí)代BDA電池設(shè)計(jì)自動(dòng)化平臺(tái),通過(guò)AI和多尺

    度模擬算法突破、算法工程化的實(shí)踐和與行業(yè)需求結(jié)合的產(chǎn)品開發(fā)能力,可以更快速、精準(zhǔn)地完成電池的設(shè)計(jì)和研發(fā),提升電池研發(fā)的創(chuàng)新效能。

    ??人工智能助力電池研發(fā)成為行業(yè)新趨勢(shì)

    ??人類文明的誕生與能源的開發(fā)息息相關(guān),能源也是科技進(jìn)步的核心引擎。隨著全球氣候變化加劇,必須加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型,發(fā)展低碳、清潔、高效

    的新能源技術(shù)。其中,電化學(xué)能源是解決未來(lái)新能源產(chǎn)業(yè)化的重要途徑。

    ??電池是最常見、最重要的儲(chǔ)能設(shè)備之一,電動(dòng)汽車、移動(dòng)設(shè)備、智能家居等領(lǐng)域的快速發(fā)展也推動(dòng)電池技術(shù)不斷創(chuàng)新和提高。面向未來(lái),圍繞電池

    的安全性、穩(wěn)定性、快充效率和循環(huán)壽命等特性的研究,大規(guī)模儲(chǔ)能難題以及儲(chǔ)能設(shè)備可能面臨的安全風(fēng)險(xiǎn),都是擺在科研工作者面前的難題。同時(shí),

    電化學(xué)體系的復(fù)雜性和多尺度性給理論計(jì)算和實(shí)驗(yàn)表征帶來(lái)巨大挑戰(zhàn)。

    ??王曉旭提出,在AI for Science新范式的發(fā)展下,利用人工智能等新技術(shù)來(lái)突破電池研發(fā)的難點(diǎn),開發(fā)更高效、更可靠的電池設(shè)計(jì)自動(dòng)化平臺(tái)成為電

    池研發(fā)行業(yè)的重要趨勢(shì)。

    ??據(jù)了解,利用AI for Science新范式可以加速電池從材料到電芯的理性設(shè)計(jì)。將AI與科學(xué)計(jì)算方法結(jié)合,有望搭建從材料微觀機(jī)理到宏觀電芯電化學(xué),

    到面向能源電池全生命周期研發(fā)需求的自動(dòng)化設(shè)計(jì)平臺(tái)(BDA)。

    ??Piloteye 跨尺度科學(xué)研究平臺(tái)加速電池研發(fā)進(jìn)程

    ??市場(chǎng)需求大,讓電池行業(yè)面臨激烈競(jìng)爭(zhēng)。為在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出,企業(yè)需要持續(xù)提升產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力,積極尋求高效的產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新。在這背景下,加

    強(qiáng)對(duì)研發(fā)系統(tǒng)的投入變得尤為重要。

    ??王曉旭表示,通過(guò)“實(shí)驗(yàn)試錯(cuò)”手段開展的傳統(tǒng)電池研發(fā),需要經(jīng)過(guò)多個(gè)環(huán)節(jié),整個(gè)研發(fā)周期可能需要數(shù)年時(shí)間,需要大量的資金投入,包括設(shè)備、

    人力、原材料等。在電池領(lǐng)域的研發(fā)探索中,AI賦能的多尺度模擬、材料設(shè)計(jì)優(yōu)化等技術(shù)正引領(lǐng)著全新的發(fā)展方向。

    ??電池作為典型的跨尺度科學(xué)研究領(lǐng)域,涵蓋了從微觀到宏觀尺度的廣泛范圍。微觀尺度下,需要理解電池反應(yīng)機(jī)理;而微觀到介觀尺度下,預(yù)測(cè)材料

    相變、離子輸運(yùn)、物化穩(wěn)定性、表面界面、枝晶生長(zhǎng)等問(wèn)題成為關(guān)鍵;再到宏觀尺度下,設(shè)計(jì)電芯極片結(jié)構(gòu)、析鋰檢測(cè)、容量損失分析等等。這些問(wèn)題都

    要依賴于跨尺度的方法和手段才能得以解決。

    ??王曉旭介紹說(shuō),Piloteye 通過(guò)將ABACUS、DeePMD、Uni-Mol、DMFF和電化學(xué)模型AI自動(dòng)調(diào)參等一系列以AI for Science原理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的創(chuàng)新算

    法整合到電池研發(fā)的過(guò)程中,提高計(jì)算模擬研究電池的精度和可靠性,加速電池材料到電芯研發(fā)進(jìn)程,幫助研發(fā)人員優(yōu)化電池設(shè)計(jì)和生產(chǎn)過(guò)程,更快響應(yīng)市

    場(chǎng)上多樣化的需求。

    ??Piloteye“全鏈條”優(yōu)化電池研發(fā)多尺度建模計(jì)算

    ??通過(guò)結(jié)合領(lǐng)域先進(jìn)的算法以及行業(yè)專家豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn),深勢(shì)科技電池設(shè)計(jì)自動(dòng)化平臺(tái)Piloteye目標(biāo)克服傳統(tǒng)多尺度計(jì)算的瓶頸,幫助真正實(shí)現(xiàn)“全鏈

    條”全局優(yōu)化。

    ??從微觀材料性質(zhì)計(jì)算出發(fā),到介觀材料顆粒的物化性質(zhì),再到電極電芯尺度的電化學(xué)性能,通過(guò)Deep Potential系列方法形成各個(gè)計(jì)算尺度之間標(biāo)準(zhǔn)的

    輸入輸出,彌補(bǔ)其他傳統(tǒng)通用性仿真軟件中過(guò)多經(jīng)驗(yàn)參數(shù)而導(dǎo)致模型精度的不確定性。

    ??在高精度的標(biāo)準(zhǔn)下,Piloteye 利用人工智能大幅度提高計(jì)算效率,借助友好的用戶設(shè)計(jì)理念,無(wú)縫嵌入當(dāng)前研發(fā)流程,作為基礎(chǔ)應(yīng)用工具參與到電池日

    常的設(shè)計(jì)中,真正參與電池企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié),推動(dòng)產(chǎn)業(yè)上下游更加高效地協(xié)作,全方位改變電池研發(fā)、制造、運(yùn)營(yíng)的整體圖景。

    ??這一系列有效突破研發(fā)瓶頸的AI for Science創(chuàng)新算法,結(jié)合電池研發(fā)需求已經(jīng)形成端到端的解決方案,發(fā)布在了Piloteye電池自動(dòng)化研發(fā)設(shè)計(jì)與實(shí)踐平

    臺(tái),從而實(shí)現(xiàn)交互式、端到端實(shí)現(xiàn)電解液性質(zhì)評(píng)估和預(yù)測(cè)及配方篩選;正負(fù)極材料性質(zhì)評(píng)估與參雜篩選和機(jī)理預(yù)測(cè);電芯設(shè)計(jì)與性能評(píng)估等,滿足電池研發(fā)

    關(guān)鍵需求。

    ??王曉旭表示,Piloteye 電池設(shè)計(jì)自動(dòng)化平臺(tái)針對(duì)電池領(lǐng)域企業(yè)研發(fā)的關(guān)鍵需求,從創(chuàng)新算法、工程化及行業(yè)解決方案等方面系統(tǒng)賦能電池材料開發(fā)和電

    芯設(shè)計(jì),已經(jīng)成功為電池產(chǎn)業(yè)上下游多家頭部企業(yè)提供了AI for Science解決方案,讓一部分先進(jìn)電池研發(fā)團(tuán)隊(duì)率先進(jìn)入AI for Science時(shí)代。

    ??作為中關(guān)村論壇系列活動(dòng),2023科學(xué)智能峰會(huì)由北京科學(xué)智能研究院主辦,旨在搭建AI for Science領(lǐng)域科研突破、技術(shù)培育、人才交流的共建共創(chuàng)平

    臺(tái),共同推動(dòng)AI for Science的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),激發(fā)創(chuàng)新效能。峰會(huì)設(shè)置十場(chǎng)主題分論壇,議題覆蓋模型算法、數(shù)據(jù)庫(kù)、能源材料、算力引擎等。

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