唯一通讯！哈佛大学李鑫Nature子刊 | 实时人工智能用于固态锂金属电池！
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2026-02-08 08:30
文章摘要
背景：电池健康状态通常从缓慢容量衰减演变为快速衰减，早期检测失效信号并实时调整循环程序有助于防止失效。研究目的：哈佛大学李鑫团队提出将机器学习集成到电化学电池测试站，通过实时检测电流和电压曲线信号，并基于强化学习调整循环程序，以延长电池寿命。结论：该方法在固态锂金属电池中验证，将电池寿命提高265%，累计比能量提高250%，展示了实时人工智能控制电池寿命和安全的潜力，减少对物理传感器的依赖，兼容多样化应用场景，并为更智能、分散化的电池管理系统带来机遇。
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