通常手机用了一两年左右，电池蓄电量就会急转直下，这是因为锂离子电池存有一定的充放电周期，周期一过电池效能就会下降，但不同的电池、周期也都不一样，而现在美国科学团队已运用人工智能与机器学习研发全新预测模型，除了可精准预测电池何时开始衰退，更能透过蛛丝马迹分析哪些电池较为长寿。
锂离子电池常应用在 3C、电动车与储能系统等领域，可说是目前电池界的领头羊，这也让锂电池开发重要性与日俱增，对此，美国史丹佛大学、麻省理工学院与丰田汽车研究中心 TRI 携手合作，决定一同加速锂电池的研究进展。
该团队指出，精准预测锂离子电池的使用寿命是开发的一大重点，但不同的电池有不同的衰退机制，不同装置设备、是否使用快充等实际使用条件也都是变数，这让科学家与消费者皆无法精确得知若采用快充技术，电池会在什么时候退化。
就好比团队收集 124 颗商业化磷酸铁锂-石墨电池并加以测试后，发现循环寿命范围之广、介于 150 次到 2,300 次。
因此团队收集数亿个电池充放电数据点（data points）来建立机器学习模型，让算法可根据电压下降或是某些早期征兆预测电池的循环周期，实验结果也符合科学家的期待，该模型在电池前 100 次充放电循环中就可预测寿命，误差值则在 9.1%，且在前 5 次循环中就能知道这颗电池是否短命，准确率也已达到 95%，目前团队也成功建立世上最大的数据库。
史丹佛大学材料科学与工程博士生兼论文主要作者 Peter Attia 表示，目前电池寿命标准测试方法基本上都要花数月到几年的时间，得让电池持续充放电，直到电池的储电容量见底，是电池研究中最为“昂贵”的挑战。
所幸随着科技技术更迭，电脑运算能力和资料生成速度等进展让机器学期能够更快地完成各种任务，麻省理工教授 Richard Braatz 表示，新系统已证明其可预测复杂的行为的能力。
而该团队新模型也有利于科学家研发新型锂电池，除了有望大幅缩短测试材料、新电池寿命的时间，还可以透过分类技术选出长寿或短命的电池，长寿的电池可以用于电动车，循环寿命较短的电池则能应用在路灯等，且回收厂商也可以透过此技术从二手电池中挖掘出被埋没的电池。
目前团队也正在进行进一步测试，希望可在不伤害电池的情况下，10 分钟内完成电动车充电，假如该实验进展顺利，未来消费者就不用担心快充技术会伤害自家爱车。
- AI accurately predicts the useful life of batteries, Stanford and MIT researchers find
- MIT, Stanford and Toyota Research Institute use AI to predict accurately the useful life of batteries
（首图来源：史丹佛大学影片截图）
