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  • 布赖恩主题演讲在2019材料研究实验室MIT为期一天的研讨会材料给出层高​​。丰田层高指导研究所的加速材料和设计倡议拥抱机器学习从内燃机交换机推进电动汽车。

    布赖恩主题演讲在2019材料研究实验室MIT为期一天的研讨会材料给出层高​​。丰田层高指导研究所的加速材料和设计倡议拥抱机器学习从内燃机交换机推进电动汽车。

    照片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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  • 布赖恩楼层,丰田研究院设计总监,并加快材料的发现,说在2019材料研究实验室MIT为期一天的研讨会材料。

    布赖恩楼层,丰田研究院设计总监,并加快材料的发现,说在2019材料研究实验室MIT为期一天的研讨会材料。

    照片:丹尼斯paiste /材料研究实验室

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驾驶走向健康的星球

Brian Storey, direct要么 of accelerated materials design and discovery at 丰田研究所, speaks at the MIT MRL Materials Day Symposium.

布赖恩一天扬声器材料还介绍了丰田层高研究所拥抱机器学习是如何推进电动汽车的使用。


记者联系

丹尼斯paiste
电子邮件: dpaiste@mit.edu
电话:603-479-5600
材料研究实验室

丰田与地球上的温室气体发光,在大致相当于那些法国的率达到100万辆,丰田汽车公司已在2050年九月份减少了90%的所有尾气排放的目标,根据布莱恩·斯托里,指导WHO 丰田研究所 (三)加快材料的发现和设计方案从它的肯德尔广场马萨诸塞州剑桥市的办公室。我在10月的澳门太阳城最新网站材料研究实验室的材料为期一天的研讨会发表了主题报告。 9。

“从传统汽车到电动汽车的快速转变已经开始,”斯托雷说。 “我们希望能够以较快的速度发生。”

“我们的职责是在三开发工具加速的零排放汽车的发展,”斯托雷说。补充说,机learn在g've有助于加快这些创新,但面临的挑战是非常大的,所以他的团队必须是关于什么可以完成卫生组织一个不起眼的小。

电气化只是四“破坏者”的汽车行业,这往往缩写情况(连接,自主的,共享的,电)之一。 “这是一个破坏者行业由于丰田的优化内燃机几十年的经验,”斯托雷说。 “我们知道如何做到这一点;它是可靠的;它的价格适中;它是永恒的。果然,丰田品牌的心脏是发动机和变速箱的质量。“

这层楼的表述为社会移向电气化 - 电池或燃料电池车 - 新的功能,技术和知识是必要的。斯托雷说“而丰田有很多在这些领域的经验,我们仍然需要,如果我们要作出这种转变移动得更快。”

这与加速度的帮助下,丰田汽车研究院正在对大约125名教授,博士后和研究生在10个学术机构支持的研究提供了一个每年1000万$。每年约$ 2元即研究正在 在澳门太阳城最新网站做。此外层高是机械工程教授 工程大学奥林.

例如,电池评价和早期预测(哔声)项目,这是一个三协作与澳门太阳城最新网站和斯坦福大学,旨在扩大锂基电池系统的价值。在实验中,许多电池进行充电,并在同一时间排出。 “从单纯的数据,充电和放电的数据,我们可以提取特征。因为它是超现实,我们得到的数据。我们提取的特征从数据来看,我们可以关联与这些功能相关的寿命,“斯托雷解释。

无论是测试电池的传统方法是要持续一段一千周期循环是一万遍。如果记下的每个层采用一个小时的循环,一个电池需要千小时测试。 “我们想要做的是把那个时间回来的路上,所以我们的目标是能够做到这一点五 - 到五年的周期时间和得到什么样的电池的寿命会在1000次循环的良好估计,从单纯的做数据,“斯托雷说。

发表 结果 在 自然能源 2019年3月在从所述第一5充电/放电循环进行分类的锂离子电池使用测试数据中的误差只显示4.9%。

“这是一个很好的功能,因为它允许在测试卫生组织加速,”斯托雷说。 “这是利用机器学习,但它使用它的设备规模,‘制造,’电池真的。”

三可以轻松地合作,利用基于日本在澳门太阳城最新网站,斯坦福大学和丰田的同事家基于云的软件评价体系的电池,我说。

研究者程序闭环,半自治的方式,其中计算机,并决定执行下一个最好的实验操作。系统发现收费政策比那些已发表文献更好,而且迅速找到他们。 “这里的关键是早期的预测模型,如果我们想因为预测寿命,我们没有做全的考验。”这层增加了闭环测试“的科学家拉的水平来讲他们可以问什么问题“。

三想用ESTA闭环系统,以优化电池评价第一次充电/放电循环,以电池经过,这是所谓的形成循环。 “这就像照料当它是一个婴儿的电池,”斯托雷解释。 “你怎么了第一循环的那些卫生组织其设置为它的余生。它是真实的黑色艺术,以及你如何优化流程ESTA?“

三的长远目标是提高增加电池耐用,这样,从消费者角度来看,电池容量不降。斯托里强调:“我们希望在汽车电池刚刚过去的永远。”

层高三笔记tambiénESTA进行其他两个研究项目,AI-辅助催化实验(ACE)随着加州理工学院提高催化剂的燃料电池这样的车辆作为丰田的未来,以及材料的合成项目,大多在三,在使用机器学习识别是否或者没有预料到计算机上的新材料很可能是综合的。

用于合成项目材料,三开始的材料的相图。 “你建立你每次在计算数据库已经得到了材料的网络,并期待在网络的功能。以某种方式相信这些材料通过可综合性的ESTA网络中的关系连接到其它材料提供的预测,“楼层说明。 “你可以训练算法的方法是看在某些材料的历史记录。当合成。你几乎可以回滚时钟,只是假装知道您在1980年知道,并使用你的算法来训练这一点。“一 报告 材料合成网络上发表于五月 自然通讯.

三是合作有了劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)和澳门太阳城最新网站教授马丁ž。上的项目即颗粒的夫妇力学非常详细的电池特等至4d扫描隧道电子显微术揭示了与连续模型捕获较大规模的特性的材料。 “这一计划的数字出来的反应动力学和热力学在一个连续的规模,这是未知的,否则,”斯托雷说。

“我们把我们的软件工具在网上,在未来一年这么多的这些工具将开始变得可用,”斯托雷解释。由LBNL主办,PropNET材料数据库内部已经合作者访问。 matscholar是通过访问 github上。由三资两个项目都。

“我们的梦想,这是一项正在进行的工作,是有一个系统架构覆盖所有的这些项目,可以开始绑在一起,”斯托雷说。 “我们正在创建的内置机器学习从一开始的系统,允许为不同的数据,系统和测量允许对原子尺度,并且能够AI驱动的反馈和自主ESTA概念。这个想法是,你启动系统,它运行在自己,一切都在云端,使协作。“


主题: 材料研究实验室, 机器学习, 人工智能, 温室气体, 电动车, 运输, 电池, 排放, 特别活动和演讲嘉宾

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