ລອງນຶກພາບເບິ່ງໝໍຜີບອກພໍ່ແມ່ຂອງເຈົ້າວ່າ ໃນມື້ທີ່ເຈົ້າເກີດມາ ເຈົ້າຈະມີຊີວິດຢູ່ໄດ້ດົນປານໃດ. ປະສົບການທີ່ຄ້າຍຄືກັນນີ້ກໍເປັນໄປໄດ້ສຳລັບນັກເຄມີໝໍ້ໄຟ ຜູ້ທີ່ກຳລັງໃຊ້ຮູບແບບການຄິດໄລ່ແບບໃໝ່ເພື່ອຄິດໄລ່ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງໝໍ້ໄຟໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນການທົດລອງພຽງຮອບດຽວເທົ່ານັ້ນ.

ໃນການສຶກສາໃໝ່, ນັກຄົ້ນຄວ້າຢູ່ຫ້ອງທົດລອງແຫ່ງຊາດ Argonne ຂອງກະຊວງພະລັງງານສະຫະລັດ (DOE) ໄດ້ຫັນມາໃຊ້ພະລັງຂອງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງເຄມີແບັດເຕີຣີທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ. ໂດຍການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນການທົດລອງທີ່ເກັບກຳໄດ້ທີ່ Argonne ຈາກຊຸດແບັດເຕີຣີ 300 ໜ່ວຍທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງເຄມີແບັດເຕີຣີຫົກຊະນິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ນັກວິທະຍາສາດສາມາດກຳນົດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າແບັດເຕີຣີທີ່ແຕກຕ່າງກັນຈະສືບຕໍ່ໝູນວຽນໄດ້ດົນປານໃດ.

ນັກຄົ້ນຄວ້າ Argonne ໄດ້ໃຊ້ຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອຄາດຄະເນອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີສຳລັບເຄມີສາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ. (ຮູບພາບໂດຍ Shutterstock/Sealstep.)

ໃນອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ນັກວິທະຍາສາດຝຶກອົບຮົມໂປຣແກຣມຄອມພິວເຕີໃຫ້ເຮັດການອະນຸມານກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນເບື້ອງຕົ້ນ, ແລະຈາກນັ້ນນຳເອົາສິ່ງທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ຈາກການຝຶກອົບຮົມນັ້ນມາຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນອື່ນ.

“ສຳລັບການນຳໃຊ້ແບັດເຕີຣີທຸກປະເພດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຕັ້ງແຕ່ໂທລະສັບມືຖືຈົນເຖິງລົດໄຟຟ້າຈົນເຖິງການເກັບຮັກສາໄຟຟ້າ, ອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນພື້ນຖານສຳລັບຜູ້ບໍລິໂພກທຸກຄົນ,” ນັກວິທະຍາສາດດ້ານຄອມພິວເຕີຂອງ Argonne ທ່ານ Noah Paulson, ຜູ້ຂຽນການສຶກສາກ່າວ. “ການຕ້ອງໝຸນແບັດເຕີຣີຫຼາຍພັນເທື່ອຈົນກວ່າມັນຈະເສຍອາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍປີ; ວິທີການຂອງພວກເຮົາສ້າງເຮືອນຄົວທົດສອບການຄິດໄລ່ແບບໜຶ່ງບ່ອນທີ່ພວກເຮົາສາມາດກຳນົດໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວວ່າແບັດເຕີຣີແຕ່ລະຊະນິດຈະເຮັດວຽກແນວໃດ.”

“ໃນຕອນນີ້, ວິທີດຽວທີ່ຈະປະເມີນວ່າຄວາມຈຸໃນແບັດເຕີຣີຫຼຸດລົງແນວໃດແມ່ນການໝຸນແບັດເຕີຣີຄືນໃໝ່,” ນັກເຄມີໄຟຟ້າ Argonne Susan “Sue” Babinec ຜູ້ຂຽນການສຶກສາອີກຄົນໜຶ່ງກ່າວຕື່ມ. “ມັນແພງຫຼາຍ ແລະ ມັນໃຊ້ເວລາດົນ.”

ອີງຕາມທ່ານ Paulson, ຂະບວນການກຳນົດອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີອາດຈະເປັນເລື່ອງຍາກ. “ຄວາມເປັນຈິງແມ່ນວ່າແບັດເຕີຣີບໍ່ໄດ້ຢູ່ໄດ້ຕະຫຼອດໄປ, ແລະໄລຍະເວລາທີ່ພວກມັນຢູ່ໄດ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາໃຊ້ພວກມັນ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການອອກແບບ ແລະ ເຄມີສາດຂອງພວກມັນ,” ລາວເວົ້າ. “ຈົນເຖິງປະຈຸບັນ, ຍັງບໍ່ມີວິທີໃດທີ່ດີທີ່ຈະຮູ້ວ່າແບັດເຕີຣີຈະຢູ່ໄດ້ດົນປານໃດ. ຜູ້ຄົນຈະຢາກຮູ້ວ່າພວກມັນມີເວລາດົນປານໃດຈົນກວ່າພວກເຂົາຈະຕ້ອງໃຊ້ເງິນຊື້ແບັດເຕີຣີໃໝ່.”

ລັກສະນະທີ່ເປັນເອກະລັກອັນໜຶ່ງຂອງການສຶກສານີ້ແມ່ນວ່າມັນອີງໃສ່ວຽກງານທົດລອງຢ່າງກວ້າງຂວາງທີ່ເຮັດຢູ່ Argonne ກ່ຽວກັບວັດສະດຸແຄໂທດຂອງແບັດເຕີຣີຫຼາກຫຼາຍຊະນິດ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນແຄໂທດທີ່ອີງໃສ່ນິກເກີນ-ແມງການີສ-ໂຄບອລ (NMC) ທີ່ໄດ້ຮັບສິດທິບັດຂອງ Argonne. “ພວກເຮົາມີແບັດເຕີຣີທີ່ເປັນຕົວແທນຂອງເຄມີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເຊິ່ງມີວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນທີ່ພວກມັນຈະເສື່ອມສະພາບ ແລະ ລົ້ມເຫຼວ,” Paulson ກ່າວ. “ຄຸນຄ່າຂອງການສຶກສານີ້ແມ່ນວ່າມັນໃຫ້ສັນຍານທີ່ມີລັກສະນະລັກສະນະຂອງວິທີການເຮັດວຽກຂອງແບັດເຕີຣີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.”

ທ່ານ Paulson ກ່າວວ່າ ການສຶກສາຕື່ມອີກໃນຂົງເຂດນີ້ມີທ່າແຮງທີ່ຈະນຳພາອະນາຄົດຂອງແບັດເຕີຣີລິທຽມໄອອອນ. “ສິ່ງໜຶ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ແມ່ນການຝຶກອົບຮົມອັລກໍຣິທຶມກ່ຽວກັບເຄມີທີ່ຮູ້ຈັກ ແລະ ເຮັດໃຫ້ມັນຄາດຄະເນກ່ຽວກັບເຄມີທີ່ບໍ່ຮູ້ຈັກ,” ລາວເວົ້າ. “ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ອັລກໍຣິທຶມອາດຈະຊ່ວຍຊີ້ນຳພວກເຮົາໄປໃນທິດທາງຂອງເຄມີໃໝ່ ແລະ ທີ່ໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃຫ້ດີຂຶ້ນ ເຊິ່ງມີອາຍຸການໃຊ້ງານທີ່ຍາວນານກວ່າ.”

ດ້ວຍວິທີນີ້, Paulson ເຊື່ອວ່າອັລກໍຣິທຶມການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກສາມາດເລັ່ງການພັດທະນາ ແລະ ການທົດສອບວັດສະດຸແບັດເຕີຣີໄດ້. "ສົມມຸດວ່າທ່ານມີວັດສະດຸໃໝ່, ແລະ ທ່ານໝຸນມັນສອງສາມເທື່ອ. ທ່ານສາມາດໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມຂອງພວກເຮົາເພື່ອຄາດຄະເນອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງມັນ, ແລະ ຫຼັງຈາກນັ້ນຕັດສິນໃຈວ່າທ່ານຕ້ອງການສືບຕໍ່ໝຸນມັນໃນການທົດລອງຫຼືບໍ່."

ທ່ານ Babinec ກ່າວຕື່ມວ່າ “ຖ້າທ່ານເປັນນັກຄົ້ນຄວ້າໃນຫ້ອງທົດລອງ, ທ່ານສາມາດຄົ້ນພົບ ແລະ ທົດສອບວັດສະດຸຫຼາຍຢ່າງໄດ້ໃນເວລາທີ່ສັ້ນກວ່າ ເພາະວ່າທ່ານມີວິທີການປະເມີນຜົນໄດ້ໄວກວ່າ.”

ເອກະສານທີ່ອີງໃສ່ການສຶກສາ, ​“ວິສະວະກຳຄຸນສົມບັດສຳລັບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເຮັດໃຫ້ສາມາດຄາດຄະເນອາຍຸການໃຊ້ງານຂອງແບັດເຕີຣີໄດ້ໄວ,” ໄດ້ປາກົດຢູ່ໃນວາລະສານ Journal of Power Sources ສະບັບອອນໄລນ໌ ວັນທີ 25 ກຸມພາ.

ນອກເໜືອໄປຈາກ Paulson ແລະ Babinec, ຜູ້ຂຽນຄົນອື່ນໆຂອງເອກະສານດັ່ງກ່າວຍັງປະກອບມີ Joseph Kubal ຂອງ Argonne, Logan Ward, Saurabh Saxena ແລະ Wenquan Lu.

ການສຶກສາໄດ້ຮັບທຶນຈາກທຶນຊ່ວຍເຫຼືອລ້າຈາກຫ້ອງທົດລອງ Argonne-Directed Research and Development (LDRD).