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電池設(shè)計自動化平臺Piloteye在2023科學(xué)智能峰會發(fā)布

  新華網(wǎng)北京8月11日電（記者凌紀偉）研發(fā)周期長、成本高、創(chuàng)新難……當前電池研發(fā)面臨的這些痛點，有望因AI for Science的加持而得以突破。在8月11日召開的2023科學(xué)智能峰會“AI4S：奔跑中的新能源（新能源應(yīng)用專場）”學(xué)術(shù)峰會上，由深勢科技開發(fā)的電池設(shè)計自動化平臺（簡稱BDA）Piloteye正式發(fā)布，助力電池研發(fā)率先進入AI for Science時代。

深勢科技高級研究員、材料研發(fā)總監(jiān)王曉旭

  會上，深勢科技高級研究員、材料研發(fā)總監(jiān)王曉旭介紹道，Piloteye作為深勢科技自研AI for Science時代BDA電池設(shè)計自動化平臺，通過AI和多尺度模擬算法突破、算法工程化的實踐和與行業(yè)需求結(jié)合的產(chǎn)品開發(fā)能力，可以更快速、精準地完成電池的設(shè)計和研發(fā)，提升電池研發(fā)的創(chuàng)新效能。

  人工智能助力電池研發(fā)成為行業(yè)新趨勢

  人類文明的誕生與能源的開發(fā)息息相關(guān)，能源也是科技進步的核心引擎。隨著全球氣候變化加劇，必須加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，發(fā)展低碳、清潔、高效的新能源技術(shù)。其中，電化學(xué)能源是解決未來新能源產(chǎn)業(yè)化的重要途徑。

  電池是最常見、最重要的儲能設(shè)備之一，電動汽車、移動設(shè)備、智能家居等領(lǐng)域的快速發(fā)展也推動電池技術(shù)不斷創(chuàng)新和提高。面向未來，圍繞電池的安全性、穩(wěn)定性、快充效率和循環(huán)壽命等特性的研究，大規(guī)模儲能難題以及儲能設(shè)備可能面臨的安全風險，都是擺在科研工作者面前的難題。同時，電化學(xué)體系的復(fù)雜性和多尺度性給理論計算和實驗表征帶來巨大挑戰(zhàn)。

  王曉旭提出，在AI for Science新范式的發(fā)展下，利用人工智能等新技術(shù)來突破電池研發(fā)的難點，開發(fā)更高效、更可靠的電池設(shè)計自動化平臺成為電池研發(fā)行業(yè)的重要趨勢。

  據(jù)了解，利用AI for Science新范式可以加速電池從材料到電芯的理性設(shè)計。將AI與科學(xué)計算方法結(jié)合，有望搭建從材料微觀機理到宏觀電芯電化學(xué)，到面向能源電池全生命周期研發(fā)需求的自動化設(shè)計平臺（BDA）。

  Piloteye 跨尺度科學(xué)研究平臺加速電池研發(fā)進程

  市場需求大，讓電池行業(yè)面臨激烈競爭。為在競爭中脫穎而出，企業(yè)需要持續(xù)提升產(chǎn)品的競爭力，積極尋求高效的產(chǎn)品迭代和創(chuàng)新。在這背景下，加強對研發(fā)系統(tǒng)的投入變得尤為重要。

  王曉旭表示，通過“實驗試錯”手段開展的傳統(tǒng)電池研發(fā)，需要經(jīng)過多個環(huán)節(jié)，整個研發(fā)周期可能需要數(shù)年時間，需要大量的資金投入，包括設(shè)備、人力、原材料等。在電池領(lǐng)域的研發(fā)探索中，AI賦能的多尺度模擬、材料設(shè)計優(yōu)化等技術(shù)正引領(lǐng)著全新的發(fā)展方向。

  電池作為典型的跨尺度科學(xué)研究領(lǐng)域，涵蓋了從微觀到宏觀尺度的廣泛范圍。微觀尺度下，需要理解電池反應(yīng)機理；而微觀到介觀尺度下，預(yù)測材料相變、離子輸運、物化穩(wěn)定性、表面界面、枝晶生長等問題成為關(guān)鍵；再到宏觀尺度下，設(shè)計電芯極片結(jié)構(gòu)、析鋰檢測、容量損失分析等等。這些問題都要依賴于跨尺度的方法和手段才能得以解決。

  王曉旭介紹說，Piloteye 通過將ABACUS、DeePMD、Uni-Mol、DMFF和電化學(xué)模型AI自動調(diào)參等一系列以AI for Science原理和數(shù)據(jù)驅(qū)動的創(chuàng)新算法整合到電池研發(fā)的過程中，提高計算模擬研究電池的精度和可靠性，加速電池材料到電芯研發(fā)進程，幫助研發(fā)人員優(yōu)化電池設(shè)計和生產(chǎn)過程，更快響應(yīng)市場上多樣化的需求。

  Piloteye“全鏈條”優(yōu)化電池研發(fā)多尺度建模計算

  通過結(jié)合領(lǐng)域先進的算法以及行業(yè)專家豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗，深勢科技電池設(shè)計自動化平臺Piloteye目標克服傳統(tǒng)多尺度計算的瓶頸，幫助真正實現(xiàn)“全鏈條”全局優(yōu)化。

  從微觀材料性質(zhì)計算出發(fā)，到介觀材料顆粒的物化性質(zhì)，再到電極電芯尺度的電化學(xué)性能，通過Deep Potential系列方法形成各個計算尺度之間標準的輸入輸出，彌補其他傳統(tǒng)通用性仿真軟件中過多經(jīng)驗參數(shù)而導(dǎo)致模型精度的不確定性。

  在高精度的標準下，Piloteye 利用人工智能大幅度提高計算效率，借助友好的用戶設(shè)計理念，無縫嵌入當前研發(fā)流程，作為基礎(chǔ)應(yīng)用工具參與到電池日常的設(shè)計中，真正參與電池企業(yè)研發(fā)環(huán)節(jié)，推動產(chǎn)業(yè)上下游更加高效地協(xié)作，全方位改變電池研發(fā)、制造、運營的整體圖景。

  這一系列有效突破研發(fā)瓶頸的AI for Science創(chuàng)新算法，結(jié)合電池研發(fā)需求已經(jīng)形成端到端的解決方案，發(fā)布在了Piloteye電池自動化研發(fā)設(shè)計與實踐平臺，從而實現(xiàn)交互式、端到端實現(xiàn)電解液性質(zhì)評估和預(yù)測及配方篩選；正負極材料性質(zhì)評估與參雜篩選和機理預(yù)測；電芯設(shè)計與性能評估等，滿足電池研發(fā)關(guān)鍵需求。

  王曉旭表示，Piloteye 電池設(shè)計自動化平臺針對電池領(lǐng)域企業(yè)研發(fā)的關(guān)鍵需求，從創(chuàng)新算法、工程化及行業(yè)解決方案等方面系統(tǒng)賦能電池材料開發(fā)和電芯設(shè)計，已經(jīng)成功為電池產(chǎn)業(yè)上下游多家頭部企業(yè)提供了AI for Science解決方案，讓一部分先進電池研發(fā)團隊率先進入AI for Science時代。

  作為中關(guān)村論壇系列活動，2023科學(xué)智能峰會由北京科學(xué)智能研究院主辦，旨在搭建AI for Science領(lǐng)域科研突破、技術(shù)培育、人才交流的共建共創(chuàng)平臺，共同推動AI for Science的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，激發(fā)創(chuàng)新效能。峰會設(shè)置十場主題分論壇，議題覆蓋模型算法、數(shù)據(jù)庫、能源材料、算力引擎等。