電気自動車（EV）のコストで大きな割合を占めるバッテリーパック。徹底したテストが実施されるがゆえに、その期間の長さが開発のボトルネックとなっている。

従来、バッテリー関連技術を開発する際は、数カ月～数年のテスト期間を要していた。スタンフォード大学の研究チームは、なんと16日間にまで短縮したという。

機械学習ベースの同技術により、バッテリーの超高速充電や寿命の延長が可能になりそうだ。

・EVバッテリーを10分で充電しバッテリーの寿命を最大化する

超高速充電バッテリーの設計では、バッテリーを寿命が短くなることが大きな課題となっている。充電時間を短縮すればするほど、バッテリーには負荷がかかるのだ。

スタンフォードとMIT、トヨタ研究所による共同研究の一部として行われた同研究では、EVバッテリーを10分で充電し、バッテリーの寿命を最大化する方法を見つけるとの目標を掲げている。

通常バッテリー寿命のテストは、バッテリーが故障するまで再充電を繰り返す。研究チームは、少ないサイクルの充電データからパターンを発見して、バッテリーの持続時間を予測するシステムを開発した。

・超高速充電プロトコルを素早く発見

また、充電方法をあれこれ試すなど、一連のバッテリーテストから必要なものを選択し、不要なものを排除するシステムを開発。バッテリーに最適な超高速充電プロトコルを素早く見つけ出すことに成功している。

テストプロセスを劇的に高速化したことに加え、導き出された開発プロトコルは、人間のバッテリーエンジニアのものよりも優れていたとのこと。

同技術は、バッテリーの設計だけでなく製造や保管などあらゆる開発プロセスに適用可能。さらには、EVだけにとどまらず、代替エネルギーの貯蔵分野でも役立つという。

バッテリー技術全般の開発を加速する同技術は、近々バッテリーエンジニアが自由に利用できるようになる予定だ。

参照元：New machine learning method from Stanford, with Toyota researchers, could supercharge battery development for electric vehicles/ Stanford News