主要观点总结
文章介绍了人工智能在电池安全性方面的应用，包括预防热失控、找出电池缺陷、加速开发速度以及发现下一代材料等。文章指出，随着电动汽车的普及，人们对电池安全性的担忧日益紧迫，而AI技术为电池安全性提供了新的解决方案。文章还提到了AI在电池制造、质量控制以及材料发现等方面的应用，并指出AI模型的训练需要人类的参与和指导。
关键观点总结
关键观点1: AI在电池安全性方面的应用成为研究热点，包括预防热失控、找出电池缺陷等。
随着电动汽车的普及，人们对电池安全性的担忧日益紧迫，AI技术为电池安全性提供了新的解决方案，如预测和识别热失控事件、找出电池缺陷等。
关键观点2: AI技术能够帮助加快电池开发速度。
AI软件提供商表示，使用AI技术可以将电池测试时间缩短一半，从而加快开发速度。
关键观点3: AI在电池制造和材料发现方面也有广泛应用。
AI技术可以用于电池制造过程中的质量控制、优化电池健康状况、预测和优化充电等。同时，AI还可以通过绘制分子图来发现下一代材料，解决电池问题。
关键观点4: AI模型的训练需要人类的参与和指导。
虽然AI技术在电池领域具有巨大的潜力，但AI模型的训练仍然需要人类的参与和指导。人类科学家需要合成模型、使用和实际测试电池，以验证模型的预测结果。
文章预览
撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 师 超 来源 / Automotive News，springwise 谁也没有想到，AI会成为2024年诺贝尔奖的最大赢家，物理奖和化学奖两大奖项都与人工智能研究有关。 很多人第一次知道，机器学习的模型是基于物理方程的，而人工智能被用来研究蛋白质的结构。 不知不觉，我们已经步入AI时代。 随着电动汽车在世界各地越来越受欢迎，人们对电池安全性的担忧比以往任何时候都更加紧迫。当AI与电池结合起来，又会有怎样的图景？ 预防热失控 动力电池安全性的一个关键问题是热失控，它是由不可预测的温度飙升引发的，可能导致锂离子电池发生灾难性火灾甚至爆炸。 亚利桑那大学（the University of Arizona）的新研究提供了一种新颖的解决方案来解决这个问题，将机器学习与热传感器相结合。 首席研究员、博士生巴萨布·兰詹·达
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