Hãy tưởng tượng một nhà ngoại cảm nói với bố mẹ bạn vào ngày bạn chào đời rằng bạn sẽ sống được bao lâu. Một trải nghiệm tương tự cũng có thể xảy ra với các nhà hóa học về pin, những người đang sử dụng các mô hình tính toán mới để tính toán tuổi thọ pin dựa trên dữ liệu thực nghiệm chỉ từ một chu kỳ duy nhất.

Trong một nghiên cứu mới, các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Argonne thuộc Bộ Năng lượng Hoa Kỳ (DOE) đã sử dụng sức mạnh của máy học để dự đoán tuổi thọ của nhiều loại pin có thành phần hóa học khác nhau. Bằng cách sử dụng dữ liệu thực nghiệm thu thập được tại Argonne từ một bộ 300 pin đại diện cho sáu thành phần hóa học khác nhau, các nhà khoa học có thể xác định chính xác thời gian hoạt động của từng loại pin.

Các nhà nghiên cứu tại Argonne đã sử dụng các mô hình học máy để dự đoán tuổi thọ chu kỳ của pin cho nhiều loại hóa chất khác nhau. (Ảnh của Shutterstock/Sealstep.)

Trong thuật toán học máy, các nhà khoa học huấn luyện một chương trình máy tính để đưa ra suy luận dựa trên một tập dữ liệu ban đầu, và sau đó sử dụng những gì chương trình đã học được từ quá trình huấn luyện đó để đưa ra quyết định trên một tập dữ liệu khác.

“Đối với mọi loại ứng dụng pin khác nhau, từ điện thoại di động đến xe điện và hệ thống lưu trữ lưới điện, tuổi thọ pin là yếu tố vô cùng quan trọng đối với mọi người tiêu dùng,” nhà khoa học tính toán Noah Paulson thuộc Viện Argonne, tác giả của nghiên cứu, cho biết. “Việc phải xả và sạc pin hàng nghìn lần cho đến khi pin hỏng có thể mất nhiều năm; phương pháp của chúng tôi tạo ra một loại phòng thí nghiệm thử nghiệm tính toán, nơi chúng ta có thể nhanh chóng xác định hiệu suất của các loại pin khác nhau.”

“Hiện tại, cách duy nhất để đánh giá mức độ suy giảm dung lượng của pin là thực hiện chu kỳ sạc/xả pin,” nhà điện hóa học Susan “Sue” Babinec thuộc Viện Argonne, một tác giả khác của nghiên cứu, cho biết thêm. “Việc này rất tốn kém và mất nhiều thời gian.”

Theo Paulson, quá trình xác định tuổi thọ pin có thể khá phức tạp. “Thực tế là pin không dùng được mãi mãi, và thời gian sử dụng phụ thuộc vào cách chúng ta dùng, cũng như thiết kế và thành phần hóa học của chúng,” ông nói. “Cho đến nay, thực sự chưa có cách nào tốt để biết pin sẽ dùng được bao lâu. Mọi người sẽ muốn biết họ còn bao lâu nữa thì phải bỏ tiền mua pin mới.”

Một khía cạnh độc đáo của nghiên cứu này là nó dựa trên công trình thực nghiệm sâu rộng được thực hiện tại Argonne trên nhiều loại vật liệu catốt pin, đặc biệt là catốt dựa trên niken-mangan-cobalt (NMC) được cấp bằng sáng chế của Argonne. “Chúng tôi có những loại pin đại diện cho các thành phần hóa học khác nhau, có những cách thức suy giảm và hỏng hóc khác nhau,” Paulson nói. “Giá trị của nghiên cứu này là nó đã cung cấp cho chúng tôi những tín hiệu đặc trưng về hiệu suất của các loại pin khác nhau.”

Paulson cho biết, nghiên cứu sâu hơn trong lĩnh vực này có tiềm năng định hướng tương lai của pin lithium-ion. “Một trong những điều chúng tôi có thể làm là huấn luyện thuật toán dựa trên một thành phần hóa học đã biết và cho nó đưa ra dự đoán về một thành phần hóa học chưa biết”, ông nói. “Về cơ bản, thuật toán có thể giúp chúng ta tìm ra những thành phần hóa học mới và cải tiến hơn, mang lại tuổi thọ cao hơn.”

Theo cách này, Paulson tin rằng thuật toán học máy có thể đẩy nhanh quá trình phát triển và thử nghiệm vật liệu pin. “Giả sử bạn có một vật liệu mới và bạn thực hiện chu kỳ nạp/xả vài lần. Bạn có thể sử dụng thuật toán của chúng tôi để dự đoán tuổi thọ của nó, và sau đó đưa ra quyết định xem bạn có muốn tiếp tục thử nghiệm hay không.”

“Nếu bạn là một nhà nghiên cứu trong phòng thí nghiệm, bạn có thể khám phá và thử nghiệm nhiều vật liệu hơn trong thời gian ngắn hơn vì bạn có phương pháp đánh giá nhanh hơn,” Babinec nói thêm.

Một bài báo dựa trên nghiên cứu, ​“Kỹ thuật trích chọn đặc trưng cho máy học đã giúp dự đoán sớm tuổi thọ pin.Bài báo này đã xuất hiện trên ấn bản trực tuyến ngày 25 tháng 2 của Tạp chí Nguồn năng lượng.

Ngoài Paulson và Babinec, các tác giả khác của bài báo bao gồm Joseph Kubal, Logan Ward, Saurabh Saxena và Wenquan Lu đến từ Argonne.

Nghiên cứu này được tài trợ bởi một khoản trợ cấp Nghiên cứu và Phát triển do Phòng thí nghiệm Argonne chỉ đạo (LDRD).