日本語版
最新ニュース
スポーツ

Discovery Learning は最小限の実験からバッテリーのサイクル寿命を予測します

Figgener, J. et al.家庭用ストレージ システムの複数年にわたる現場測定と、容量推定におけるその使用。 ナット。エネルギー 9、1438–1447 (2024)。記事 ADS Google スカラー Degen, F.、Winter, M.、Bendig, D. & Tübke, J. リチウムイオンおよびポストリチウムイオン電池セルの現在および将来の生産のエネルギー消費。 ナット。エネルギー 8、1284–1295 (2023)。記事 ADS CAS Google スカラー セバーソン、KA et al.容量が劣化する前のバッテリーのサイクル寿命をデータに基づいて予測します。 ナット。エネルギー 4、383–391 (2019)。記事 ADS Google スカラー アティア、PM et al.機械学習によるバッテリーの急速充電プロトコルの閉ループ最適化。…

Discovery Learning は最小限の実験からバッテリーのサイクル寿命を予測します
  • Figgener, J. et al.家庭用ストレージ システムの複数年にわたる現場測定と、容量推定におけるその使用。 ナット。エネルギー 9、1438–1447 (2024)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • Degen, F.、Winter, M.、Bendig, D. & Tübke, J. リチウムイオンおよびポストリチウムイオン電池セルの現在および将来の生産のエネルギー消費。 ナット。エネルギー 8、1284–1295 (2023)。

    記事
    ADS
    CAS

    Google スカラー

  • セバーソン、KA et al.容量が劣化する前のバッテリーのサイクル寿命をデータに基づいて予測します。 ナット。エネルギー 4、383–391 (2019)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • アティア、PM et al.機械学習によるバッテリーの急速充電プロトコルの閉ループ最適化。 自然 578、397–402 (2020)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • Settles、B. アクティブ ラーニング文献調査。 ウィスコンシン大学マディソン校 (2009年)。

  • Yu, R. & Wang, R. データからの動的システムの学習: 物理学に基づく深層学習の入門。 手順国立アカデミー。科学。 121、e2311808121 (2024)。

    記事
    ADS
    数学科学ネット
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • Xian, Y.、Lampert, CH、Schiele, B. & Akata, Z. ゼロショット学習 – 良い点、悪い点、醜い点の総合的な評価。 IEEE トランス パターン アナル。マッハ。知性。 41、2251–2265 (2019)。

    記事
    ADS
    パブメッド

    Google スカラー

  • Wang、H.ら。人工知能の時代における科学的発見。 自然 620、47–60 (2023)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • チェン、S.ら。外部からの Li 供給により、Li 欠乏とバッテリーの寿命限界が改善されます。 自然 638、676–683 (2025)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • ラム、VNら。 10 年間の洞察: カレンダーの老化傾向とその影響を掘り下げます。 ジュール 9、101796 (2025)。

    記事

    Google スカラー

  • Zhu, Y.、Gu, X.、Liu, K.、Zhao, W.、Shang, Y. 転移学習に基づくリチウムイオン電池のサイクル寿命の迅速なテストと評価。 IEEEトランス。トランスペアレント電化 10、9133–9143 (2024)。

    記事

    Google スカラー

  • エッジ、JS 他リチウムイオン電池の劣化:知っておくべきこと。 物理学。化学。化学。物理学。 23、8200–8221 (2021)。

    記事
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • Zhang、H.ら。セル間ディープラーニングによる、さまざまな経年変化条件にわたるバッテリー寿命予測。 ナット。マッハ。インテル。 7、270–277 (2025)。

    記事

    Google スカラー

  • Guo, N. et al.説明可能な数ショットのバッテリー寿命予測のための半教師あり学習。 ジュール 8、1820–1836 (2024)。

    記事

    Google スカラー

  • Aykol, M.、Herring, P.、Anapolsky, A. バッテリー技術の継続的な革新のための機械学習。 夜。メーター牧師。 5、725–727 (2020)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • ウォード、L.ら。バッテリーデータゲノムの原理。 ジュール 6、2253–2271 (2022)。

    記事
    CAS

    Google スカラー

  • マーチャント、A. et al.材料発見のための深層学習のスケーリング。 自然 624、80–85(2023)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • ブルーナー、JS 発見という行為。 ハーバード教育。牧師 31、21–32 (1961)。

    Google スカラー

  • Preger, Y. et al.市販のリチウムイオン電池の化学的性質およびサイクル条件に応じた劣化。 J.Electrochem.社会 167、120532(2020)。

    記事
    ADS
    CAS

    Google スカラー

  • Lain, MJ、Brandon, J. & Kendrick, E. 高出力リチウム イオン セルと高エネルギー リチウム イオン セルの設計戦略。 電池 5、64(2019)。

    記事
    CAS

    Google スカラー

  • Trad, K. 市販の 18650 リチウム イオン電池のライフサイクル エージング テスト (25 °C および 45 °C)。 4TU。 研究データ (2021年)。

  • ヒーナン、TMM et al.ニッケルリッチな NMC811 正極とグラファイトシリコン負極を備えた 18650 リチウムイオン電池に関する高度な微細構造および電気化学データシート。 J.Electrochem.社会 167、140530(2020)。

    記事
    ADS
    CAS

    Google スカラー

  • Zhu、J.ら。電圧緩和からの市販リチウムイオン電池のデータ駆動型容量推定。 ナット。一般。 13、2261年(2022年)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • Wildfeuer、L. et al.市販のリチウムイオン電池の劣化実験の研究。 J. 電源 560、232498 (2023)。

    記事
    CAS

    Google スカラー

  • ビルズ、A.ら。電動垂直離着陸機用のバッテリー データセット。 科学。データ 10、344 (2023)。

    記事
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • Yang、X.-G.、Liu、T.、Wang、C.-Y.量販電気自動車用の熱変調リン酸鉄リチウム電池。 ナット。エネルギー 6、176–185(2021)。

    記事
    ADS
    CAS

    Google スカラー

  • キム、J.-H.他。グリーンリチウム電池のカソード製造用のコスモトロピック水性処理溶液。 ナット。一般 16、1686年(2025年)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • Ko, S. et al.実験室規模の小型電池による加速熱量測定により、迅速な安全性スクリーニングが実現します。 ナット。エネルギー 10、707–714 (2025)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • ワン、C.-Y.他。エネルギー密度の高いリチウムイオン電池の急速充電。 自然 611、485–490 (2022)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • Zhang, J.、Che, Y.、Teodorescu, R.、Song, Z.、Hu, X. 電気自動車のエネルギー貯蔵管理。 ナット。 Rev.クリーンテクノロジー 1、161–175 (2025)。

    記事

    Google スカラー

  • ニュージャージー州シマンスキーら。新しい材料の合成を加速するための自律的な研究所。 自然 624、86–91 (2023)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • ニューハンプシャー州アンジェロら。閉ループ転送により、人工知能は化学知識を得ることができます。 自然 633、351–358 (2024)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド

    Google スカラー

  • Cranmer, K.、Brehmer, J.、Louppe, G. シミュレーションベースの推論の最前線。 手順国立アカデミー。科学。 117、30055–30062 (2020)。

    記事
    ADS
    数学科学ネット
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • 記事

    Google スカラー

  • Durkan, C.、Bekasov, A.、Murray, I.、Papacarios, G. ニューラル スプライン フロー。で 手順神経情報処理システムの進歩 32 (カラン・アソシエイツ、2019年)。

  • Tejero-Cantero, A. et al. sbi: シミュレーションベースの推論のためのツールキット。 J. オープンソース ソフトウェア。 5、2505年(2020年)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • Sulzer, V.、Marquis, SG、Timms, R.、Robinson, M.、Chapman, SJ Python バッテリー数学モデリング (PyBaMM)。 J. オープン・リサーチソフトウェア。 9、14(2021)。

    記事
    ADS

    Google スカラー

  • Lake, BM & Baroni, M. メタ学習ニューラル ネットワークによる人間のような体系的な一般化。 自然 623、115–121 (2023)。

    記事
    ADS
    CAS
    パブメッド
    パブメッド・セントラル

    Google スカラー

  • Greenberg, D.、Nonnenmacher, M.、Macke, J. 無尤度推論のための自動事後変換。で 手順第36回機械学習国際会議 2404–2414 (PMLR、2019)。

  • Zou, H. & Hastie, T. 弾性ネットを介した正則化と変数選択。 JR駅社会B ステータスメソドール。 67、301–320 (2005)。

    記事
    数学科学ネット

    Google スカラー

  • アワド、M. & カンナ、R. 効率的な学習機械: エンジニアとシステム設計者のための理論、概念、および応用 (アワド M. およびカンナ R. 編)67–80(Apress、2015)。

  • ペドレゴサ、F.ら。 scikit-learn: Python での機械学習。 J.マッハ。学ぶ。解像度 12、2825–2830 (2011)。

    数学科学ネット

    Google スカラー

  • Schulz, E.、Speekenbrink, M. & Krause, A. ガウス過程回帰に関するチュートリアル: 関数のモデリング、探索、活用。 J.Math.サイコル。 85、1–16 (2018)。

    記事
    数学科学ネット

    Google スカラー

  • Zhang、J.ら。 Discovery Learning は、最小限の実験からバッテリーのサイクル寿命を予測します。 ゼノド (2025年)。

  • #Discovery #Learning #は最小限の実験からバッテリーのサイクル寿命を予測します

    執筆者について: nipponese

    Nipponese News編集部は、国内外のニュースを日本語で分かりやすくお届けします。