“`html
Глубокий подход к прогнозированию срока службы литиево-ионных аккумуляторов с помощью двухпоточного видового трансформатора
Прогнозирование срока службы батарей является сложной задачей из-за нелинейной природы деградации емкости и неопределенности рабочих условий. Однако исследователи предложили новую модель глубокого обучения, DS-ViT-ESA, которая предсказывает как текущий цикл службы, так и оставшийся срок службы литиевых аккумуляторов, используя минимальное количество данных о зарядных циклах и обеспечивая высокую точность прогнозирования при различных условиях работы.
Практические решения и ценность
Модель DS-ViT-ESA требует всего 15 точек данных о зарядных циклах для достижения ошибок прогнозирования всего 5,40% для оставшегося срока службы и 4,64% для текущего цикла службы. Более того, она продемонстрировала способность к обобщению нулевого порядка, что показывает ее способность точно прогнозировать срок службы батарей, подвергнутых стратегиям зарядки, которые не были частью обучающего набора данных. Это отличает ее от традиционных методов, которые часто борются с обобщением при различных условиях работы. Интеграция модели в систему Battery Digital Brain, называемую PBSRD Digit, улучшила общую точность и эффективность прогнозирования срока службы батарей в крупных коммерческих системах хранения и электромобилях.
В заключение, предложенный метод инновационен в использовании структуры видового трансформатора, двухпоточной схемы и эффективного механизма самовнимания, обеспечивая высокоточные прогнозы с минимальным количеством данных. Предлагаемая модель демонстрирует значительный потенциал для практического применения в системах управления энергией.
Подробнее о статье можно узнать здесь. Вся заслуга за это исследование принадлежит его ученым. Также не забудьте подписаться на наш Twitter и присоединиться к нашему каналу в Telegram и группе в LinkedIn. Если вам понравилась наша работа, вам понравится и наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему сообществу более чем 50 тыс. участников на ML SubReddit.
БЕСПЛАТНЫЙ ВЕБИНАР ПО ИИ: “SAM 2 для видео: как настроить под свои данные” (ср, 25 сентября, 4:00 – 4:45 EST)
Оригинальная статья опубликована на MarkTechPost.
Использование ИИ для вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Deep Learning Approach for Lithium-Ion Battery Life Prediction via Dual-Stream Vision Transformer.
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
