リチウムイオン電池の残存使用可能期間(RUL)予測は、信頼性、安全性、性能を向上させるための重要な概念である。本論文では、従来のモデルベースの手法から最新のデータ駆動型手法まで、RUL予測手法の幅広い範囲を探索し、深層学習アーキテクチャの重要な役割を明らかにする。また、さまざまな産業分野における実用的な応用例も紹介する。