電池切れのタイミングを正確に予測する電池の健康状態SOHを機械学習モデルを用いてチェック

・新しい人工知能モデルは、バッテリーの寿命を正確に判断できます。
・初期段階でバッテリーから取得したデータを使用し、バッテリーの寿命が長いか短いかを予測します。

リチウムイオン電池は、エネルギー密度が高く、寿命が長く、低コストのため、幅広い用途で使用されています。ここ数年の、ハイブリッド車と電気自動車の商品化で、高品質の電池に対する需要が高まっています。このため、電池の「健康状態」を分析することがますます重要になっています。

バッテリテクノロジー開発においての大きな障害の1つは、バッテリの状態を監視しテストすることです。これには時間がかかり、プロセスがバッテリーの寿命に影響します。

健康状態State Of Health（SOH）と呼ばれるパラメータは、理想状態または初期状態と比較した、バッテリのエネルギー貯蔵能力を示します。新しいバッテリーの場合、SOHは通常100％ですが、時間の経過とともに減少していきます。 SOHの評価は、バッテリーを安全に正しく使用するために重要ですが、バッテリーの寿命を損なうことなくこの値を正確に決定できる手法は、今のところありません。

SOHの判断は容易ではない

電池の健康状態SOHは、電池が古くなるにつれて生じる2つの要因に関連しています –
１．容量減少：ストレージ容

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