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青年才俊！他，师从崔屹/胡勇胜，一作发3篇Nature Energy，迎来第4篇Nature大子刊！AI革新电池寿命预测！

微算云平台 · 公众号 · · 2025-01-18 08:30

正文

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研究背景

电池寿命的精准预测在电动汽车、储能设备以及可再生能源领域具有重要意义，但由于老化过程涉及循环协议、环境温度、电极材料等多种复杂因素，传统预测方法难以兼顾精度和广泛适用性。

成果简介

微软研究院Han Zhang、李钰琦 （博士毕业于中科院物理所，目前为斯坦福大学博士后研究员 ）、Shun Zheng、 Jiang Bian等联合发布的最新研究成果，近日发表在国际机器学习领域 TOP 期刊 Nature Machine Intelligence。 该研究提出了一种全新的深度学习框架 BatLiNet，专注于解决复杂老化条件下的电池寿命预测难题。

BatLiNet 的创新点在于：

1. 引入跨电池学习机制，通过对目标电池与参考电池的特征对比，捕捉两者之间的寿命差异，从而提升预测性能。

2. 大幅提高预测精度，相比传统模型，平均误差降低超过40%。

3. 具备跨化学体系迁移能力，能有效从数据丰富的电池类型推广至资源稀缺的化学体系。

研究团队通过整合多个公开数据集（如 MATR 和 CALCE 数据集），对模型进行了全面测试。结果表明，BatLiNet 在多样化老化条件下均表现出卓越的预测能力，并展示了深度学习在能源领域应用的巨大潜力。此次研究的发布，再次为电池与人工智能的交叉领域注入了新动力，也为未来储能技术的智能化发展提供了重要参考。

值得注意的是，这是李钰琦博士一作发表的第四篇 Nature 大子刊论文，此前他已在 Nature Energy 连续发表三篇文章。