燃料電池使用可以由風(fēng)能和太陽能產(chǎn)生的清潔氫燃料來產(chǎn)生熱量和電能，而鋰離子電池（如智能手機(jī)，筆記本電腦和電動汽車中的鋰離子電池）是一種流行的能量存儲類型。兩者的性能都與它們的微觀結(jié)構(gòu)密切相關(guān)：它們電極內(nèi)部的孔的形狀和排列方式如何會影響燃料電池能產(chǎn)生多少功率，以及電池的充電和放電速度如何。
但是，由于微米級的孔非常小，因此很難以足夠高的分辨率研究它們的特定形狀和大小，以使其與整體細(xì)胞性能相關(guān)。
現(xiàn)在，帝國研究人員已應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來幫助他們虛擬地探索這些孔，并運(yùn)行3D仿真以根據(jù)其微觀結(jié)構(gòu)預(yù)測細(xì)胞性能。
研究人員使用了一種稱為“深度卷積生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（DC-GAN）的新型機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這些算法可以基于從執(zhí)行納米級成像的同步加速器（一種足球場大小的粒子加速器）獲得的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)生成微觀結(jié)構(gòu)的3D圖像數(shù)據(jù)。
帝國大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)系的**作者安德烈·蓋昂·隆巴多（Andrea Gayon-Lombardo）說：“我們的技術(shù)正在幫助我們放大電池和電池，以了解哪些特性會影響整體性能。開發(fā)像這樣的基于圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以開辟這種規(guī)模的圖像分析新方法。”
在運(yùn)行3D仿真以預(yù)測細(xì)胞性能時，研究人員需要足夠大的數(shù)據(jù)量才能被認(rèn)為可以代表整個細(xì)胞。當(dāng)前難以以所需的分辨率獲得大量的微結(jié)構(gòu)圖像數(shù)據(jù)。
但是，作者發(fā)現(xiàn)，他們可以訓(xùn)練代碼來生成具有相同屬性的更大數(shù)據(jù)集，或者故意生成模型認(rèn)為會導(dǎo)致電池性能更好的結(jié)構(gòu)。
帝國大學(xué)戴森設(shè)計工程學(xué)院的項目主管Sam Cooper博士說：“我們團(tuán)隊的發(fā)現(xiàn)將幫助能源界的研究人員設(shè)計和制造優(yōu)化的電極，以改善電池性能。對于能量存儲和機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)而言，這是一個令人興奮的時刻，因此我們很高興探索這兩個學(xué)科的接口。”
通過限制他們的算法以僅產(chǎn)生目前可行的制造結(jié)果，研究人員希望將他們的技術(shù)應(yīng)用于制造，以設(shè)計用于下一代電池的優(yōu)化電極