Исследования научных сотрудников Стэнфордского и Массачусетского университетов позволят сократить время на разработку сверхэнергоёмких АКБ для электрических автомобилей. В основе научного метода, представленного инженерами, лежит искусственный интеллект. Ему делегирована задача по объективной оценке в автоматическом режиме времени работы накопителя, то есть, сбор статистических данных и на их основе создание более «продвинутой» модели аккумулятора.
К примеру, до этого момента, в течение нескольких десятилетий создание или разработка энергоэффективных АКБ ограничивалась «человеческим фактором». Так как статистические данные собирались вручную, путём многократных циклов заряда-разряда батареи, наблюдением за ней в эти моменты и последующей обработкой полученных данных. И такой метод диагностики АКБ мог занимать от пары месяцев до нескольких лет.
Основная цель, которую преследуют учёные, создавая новую интеллектуальную методику, — подбор оптимального способа подзарядки электротранспорта из существующих за короткий промежуток времени (около 10 мин.). Программный алгоритм, основываясь всего лишь на нескольких повторениях цикла заряда-разряда батареи, сумел сделать прогноз о дальнейшем поведении аккумулятора с различными способами зарядки в разных условиях.
В дополнение к этому, диагностическая программа также определяла оптимальный вид зарядки и исключала те способы, которые не подходили к определённому виду АКБ.
По итогам испытаний высокоинтеллектуальной системы инженерам удалось получить довольно точные прогнозы срока работы и метода подзарядки АКБ всего за 16 дней, а не за 2 года, как это было ранее, когда данные собирали люди.
