Peter Attia: Vorhersage der Batterielebensdauer auf Basis von Machine Learning

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Peter Attia: Vorhersage der Batterielebensdauer mit Machine Learning

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Autor: Benedikt Hürter

Veröffentlicht am: 18.08.2019

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Sekundärzellen lassen sich be- und entladen. Ein Zyklus bezeichnet einen vollständigen Lade- und Entladevorgang. Die Lebensdauer, also der Zeitraum zwischen Einsatzbeginn und Einsatzende, einer Sekundärzellen wird meist in Zyklen oder in einer kalendarischen Dauer angegeben. Das Lebensende ist erreicht, wenn bestimmte Werte beispielsweise bezüglich der Speicherfähigkeit unterschritten werden. Unterschiedliche äußere und innere Bedingungen haben Einfluss auf die Alterung. Die Vorhersage der Lebensdauer ist ein zentraler Bestandteil des Designs für definierte Anwendung. Peter Attia von der Standford University forscht im Rahmen seiner Dissertation zum Thema der optimierten Batterieentwicklung und der Vorhersage der Lebensdauer basierend auf Algorithmen. Wir sprachen mit Ihm über seinen aktuellen Forschungsfokus. Das Interview wurde auf Englisch geführt, der folgende Text zeigt eine übersetzte Version.
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Hürter: Herr Attia, Sie sagen die Lebensdauer von Batterien voraus. Was ist Ihr Ansatz?

Attia: Unser Ziel ist die frühzeitige Vorhersage der Batterielebensdauer. Dies bedeutet die Generierung einer Vorhersage mit den Daten von 100 Zyklen. Hierzu haben wir ein Trainingsdatensatz generiert von Batterien, die wir bis zum Versagen be- und entladen haben. Aus dem Datensatz haben wir die Features im Rahmen der Datentransformation extrahiert und nutzen einen relativ simplen Machine Learning Algorithmus basierend auf einem linearen Regressionsmodell, um die vielversprechendsten Features zu identifizieren. Abschließend validieren wir die Performance der Modelle mit unterschiedlichen Testdatensätzen.

Hürter: Welche Parameter haben demnach den größten Einfluss auf die Lebensdauer?

Attia: Wir haben vor allem Daten zur Spannung, Kapazität, Temperatur und dem inneren Widerstand gesammelt. Die Betrachtung der Spannungskurven im Zeitverlauf hat dabei den größten Nutzen erzielt.

Hürter: Was war die größte Herausforderung bei Ihrem Ansatz:

Attia: Datenmanagement. Die Auswahl eines praktikablen Datenformates, um Machine Learning einsetzen zu können war sehr zeitintensiv. Um in Zukunft weitere Informationen aus den Daten ziehen zu können, muss die Standardisierung verbessert werden. Dann kann Machine Learning für die Batterieentwicklung einen ähnlich großen Einfluss haben wie in anderen Industriezweigen.
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Hürter: Wird dann die Vorhersagen von Batterielebensdauern ohne Prototyp möglich sein?

Attia: Der Heilige Gral wäre ein generisches Batteriemodell, das die Lebensdauer für jede denkbare Zellchemie, Temperatur und Umweltbedingung vorhersagen kann. Ich denke, wir sind von diesem Ziel noch sehr weit entfernt. Aber meiner Meinung nach sind wir bald in der Lage, akkurate Vorhersagen basierend auf neuen Datensätzen zu generieren, wenn die Umweltbedingungen ähnlich sind.

Hürter: Herr Attia, vielen Dank für das Interview. Viel Erfolg bei der Weiterentwicklung!
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Petter Attia beendet momentan seinen PhD an der Stanford University im Bereich Materials Science and Engineering. Zuvor erlange er einen Bachelor im Bereich Chemical Engineering der University of Delaware. Sein Forschungschwerpunkt liegt auf der beschleunigten Batterieentwicklung basierend auf Machine Learning. Weitere Informationen finden Sie auf der Internetseite von Peter Attia oder seinem LinkedIn Profil.
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