초기 사이클 데이터를 활용하여 리튬 이온 배터리의 전체 용량 감소 곡선을 예측하는 하이브리드 모델을 제안합니다. 이 모델은 물리 기반 방정식과 자기 주의 메커니즘을 결합하여 기존 모델보다 향상된 성능을 보입니다.
리튬 이온 배터리의 신뢰성, 안전성 및 성능을 향상시키기 위해 진단 및 예측 기술을 통합하는 다학제적 접근법을 제시한다.
BatteryML은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 구현 등 배터리 성능 저하 예측을 위한 모든 단계를 통합하는 오픈 소스 플랫폼으로, 다양한 배터리 데이터와 최신 기계 학습 기술을 활용하여 배터리 수명 예측 연구를 촉진합니다.