PINN — это гибрид физики и нейросети. Разработчики берут уравнения деградации литий-ионной батареи и добавляют их в архитектуру модели: сеть обучают так, чтобы её ответы не противоречили этим уравнениям даже на данных, которых она раньше не видела. Датчики в батарее отдают напряжение, ток, температуру и историю зарядок, модель по этим потокам считает текущее состояние и прогноз ресурса на годы вперёд. Первые испытания прошли на серийном электромобиле, дальше авторы хотят встроить систему прямо в battery management system и телематику автомобиля.
У той же команды есть PINN для предсказания поведения самих зарядок: модель по короткому фрагменту данных понимает, как будет меняться ток, сколько продлится сессия и какая нагрузка ляжет на сеть через пять-десять минут, что важно для стабилизации городской системы.
Таких проектов сейчас становится заметно больше, мы уже писали про инженеров из Калифорнийского университета в Риверсайде, которые с помощью ИИ учатся точнее считать оставшийся запас хода электромобиля, подстраиваясь под стиль вождения, погоду и маршрут, и насколько похожих моделей не хватает смартфонам.
#MWCDoha #MWC25