اقترح باحثون صينيون نوعا جديدا من نموذج التعلم العميق للتنبؤ بعمر بطاريات الليثيوم أيون (LIBs)، وفقا لمقال نشر مؤخرا في مجلة "معاملات آي إي إي إي لكهربة وسائل النقل". وألغى نموذج التعلم العميق بشكل فعال الاعتماد على كمية كبيرة من بيانات اختبار الشحن وقدم فكرة جديدة للتنبؤ بعمر البطارية في الوقت الفعلي. وأشار المقال إلى أن التنبؤ الدقيق بعمر بطاريات الليثيوم أيون ضروري للتشغيل العادي والفعال للأجهزة الكهربائية. ومع ذلك، يواجه هذا التقدير تحديات هائلة بسبب عملية تدهور السعة غير الخطية وظروف التشغيل غير المؤكدة لبطاريات الليثيوم أيون. واقترح باحثون من معهد داليان للفيزياء الكيميائية التابع للأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة شيآن جياوتونغ، نموذجا للتعلم العميق يعتمد على كمية صغيرة من بيانات دورة الشحن للتنبؤ بعمر الدورة الحالية والعمر الإنتاجي المتبقي للبطارية المستهدفة. ويمكن لنموذج التعلم التنبؤ بدقة بعمر الدورة الحالية وعمر الخدمة المتبقي للبطارية باستخدام 15 من بيانات دورة الشحن فقط. ووفقا لنتائج التجربة، يمكن لهذه البيانات إتاحة تنبؤ دقيق. ومن المتوقع أن يوفر النموذج المقترح حلا للإدارة الذكية للبطارية، حسبما قال تشن تشونغ وي مدير المختبر الوطني الرئيسي للحفز الكيميائي بمعهد داليان للفيزياء الكيميائية.