Các nhà khoa học sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy tính để nghiên cứu pin lithium-ion

Các phương pháp học máy mới mang lại cái nhìn sâu sắc về cách pin lithium ion xuống cấp và cho thấy nó phức tạp hơn nhiều người nghĩ.

Pin lithium-ion sẽ hao mòn theo thời gian, khiến các nhà khoa học và kỹ sư phải nỗ lực để hiểu chi tiết quá trình đó. Giờ đây, các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm máy gia tốc quốc gia SLAC của Bộ Năng lượng đã kết hợp các thuật toán học máy tinh vi với dữ liệu chụp cắt lớp tia X để tạo ra một bức tranh chi tiết về cách một thành phần pin, cực âm, xuống cấp khi sử dụng.

Một thuật toán thị giác máy tính mới có thể xác định tốt hơn các hạt trong hình ảnh chụp cắt lớp tia X của cực âm niken-mangan-coban. Các phương pháp cũ hơn sẽ nhầm một hạt bị gãy đối với một số hạt khác nhau, trong khi phương pháp mới có thể cho biết sự khác biệt. Tín dụng: Phòng thí nghiệm máy gia tốc quốc gia Yijin Liu / SLAC

Nghiên cứu mới, được công bố trong tháng này trên tạp chí Nature Communications , tập trung vào cách hình dung rõ hơn những gì đang diễn ra trong catốt làm từ niken-mangan-coban, hoặc NMC. Trong các catốt này, các hạt NMC được giữ với nhau bằng ma trận carbon dẫn điện và các nhà nghiên cứu đã suy đoán rằng một nguyên nhân làm giảm hiệu suất có thể là các hạt tách khỏi ma trận đó. Mục tiêu của nhóm là kết hợp các khả năng tiên tiến tại Nguồn sáng bức xạ Synchrotron Stanford (SSRL) của SLAC và Cơ sở bức xạ Synchrotron châu Âu (ESRF) để phát triển một bức tranh toàn diện về cách các hạt NMC phá vỡ và tách khỏi ma trận và làm thế nào có thể đóng góp để mất hiệu suất.

Tất nhiên, đó là một yêu cầu cao đối với con người để tìm hiểu những gì đang diễn ra chỉ bằng cách xem hình ảnh của cực âm NMC, vì vậy nhóm nghiên cứu đã chuyển sang thị giác máy tính, một trường con của thuật toán học máy ban đầu được thiết kế để quét hình ảnh hoặc video và nhận dạng và theo dõi những đồ vật như chó hay ô tô.

Ngay cả sau đó, đã có những thách thức. Các thuật toán thị giác máy tính thường không có ranh giới được xác định bởi các vạch sáng hoặc tối, vì vậy chúng có một thời gian khó phân biệt giữa một số hạt NMC nhỏ dính vào nhau và một hạt lớn nhưng bị gãy một phần; đối với hầu hết các hệ thống thị giác máy tính, những vết gãy đó sẽ trông giống như những vết đứt.

Để giải quyết vấn đề đó, nhóm nghiên cứu đã sử dụng một loại thuật toán được thiết lập để đối phó với các đối tượng phân cấp – ví dụ: trò chơi ghép hình mà chúng ta sẽ nghĩ là một thực thể hoàn chỉnh mặc dù nó được tạo thành từ nhiều mảnh riêng lẻ. Với đầu vào và phán đoán từ chính các nhà nghiên cứu, họ đã đào tạo thuật toán này để phân biệt các loại hạt khác nhau và do đó phát triển một bức tranh ba chiều về cách các hạt NMC, dù lớn hay nhỏ, bị gãy hay không, tách ra khỏi cực âm.

Họ phát hiện ra rằng các hạt tách ra khỏi ma trận carbon thực sự góp phần đáng kể vào sự suy giảm của pin, ít nhất là trong các điều kiện thường thấy trong các thiết bị điện tử tiêu dùng, như điện thoại thông minh.

Thứ hai, trong khi các hạt NMC lớn có nhiều khả năng bị hư hỏng và vỡ ra, thì cũng có một số hạt nhỏ bị phá vỡ, và nói chung, có nhiều sự thay đổi trong cách hành xử của các hạt nhỏ, Yijin Liu, một nhà khoa học nhân viên tại SLAC và một tác giả cao cấp của bài báo mới. Điều đó quan trọng bởi vì các nhà nghiên cứu thường cho rằng bằng cách làm cho các hạt pin nhỏ hơn, họ có thể tạo ra pin lâu hơn – điều mà nghiên cứu mới cho thấy có thể không đơn giản như vậy, Liu nói.

Theo Scitechdaily