人工智能是限制电动汽车电池起火风险的关键
- Eatron Technologies 的人工智能高级电池管理软件可在电动汽车电池故障发生前进行预测
- 由人工智能驱动的软件可识别锂镀层等降解机制，准确率高达 90%，且无误报
- 一旦发现降级电池或模块，就能避免灾难性故障的风险
总部位于英国的伊特龙科技公司（Eatron Technologies）在其先进的电池管理软件中开创性地使用了人工智能（AI）技术，帮助汽车制造商降低电动汽车电池起火的风险。
无论采用哪种动力系统，车辆起火都不是什么新鲜事，但最近的重点是涉及电动汽车的起火事件。因此，汽车制造商和整个汽车行业现在都面临着重新赢得消费者信任的挑战，因为最近的宣传可能会对消费者对电动汽车的看法产生负面影响。
"现实情况是，电动汽车电池起火的情况非常罕见，但即使是一次也太多了，"Eatron Technologies 首席执行官 Umut Genc 博士解释说。"作为一个行业，我们需要确保灾难性电池故障的数量为零，并保持不变。我们的智能、互联和安全的汽车级电池管理软件已经证明，人工智能是实现这一目标的关键。
电池故障的原因很复杂，通常涉及多种因素。最常见的原因之一是镀锂，即阳极周围形成金属锂沉积物。这种情况最有可能发生在低温快速充电时，随着时间的推移，这些沉积物会侵蚀电池的性能。如果不加以控制，就会导致树枝状结构的生长，这种针状结构会刺穿阳极和阴极之间的隔板，造成电池内部短路。这反过来又会导致快速自放电，从而引发热失控，这是一种难以消除的自持连锁反应。
要在不打开电池单元和检查电极的情况下检测锂镀层--这在安装到汽车上后基本上是不可能的--是一项挑战，一直是研究的主题。虽然多年来已开发出各种技术，但每种技术都有其自身的局限性，尤其是在区分镀锂和其他降解机制方面。
然而，通过使用人工智能，Eatron Technologies 已经证明，不仅可以更有效地检测镀锂，还可以准确预测镀锂发生的时间。
"我们使用一种称为特征提取的技术，将来自电池的原始健康数据转换成一种更容易识别异常的格式。通过将这一技术与我们专有的人工智能管道（可准确捕捉电池行为）相结合，我们的人工智能诊断技术可以在电池故障发生前预测故障，准确率高达 90%，且无误报。
在故障发生前检测到故障，可以更有效、更方便地处理故障。这可能意味着要改变电池的管理方式，以便在短期内将任何进一步的损害降至最低，并最终在驾驶员方便的时候安排上门服务进行修复。
"最重要的是，无论制造商选择如何应对，都避免了失败，我们在最近几周看到的场景将很快成为历史"。
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Eatron 是一家快速成长的技术公司，致力于通过智能软件为全球所有汽车和电池制造商释放电池的全部潜能。Eatron 开发了人工智能驱动的边缘到云连接软件平台，为汽车、移动及其他领域提供更好、更安全、更耐用、更环保的电池。
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