論文の概要: BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14714v5
• Date: Wed, 3 Apr 2024 06:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 23:08:03.563689
• Title: BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation
• Title（参考訳）: BatteryML:バッテリ劣化による機械学習のためのオープンソースプラットフォーム
• Authors: Han Zhang, Xiaofan Gui, Shun Zheng, Ziheng Lu, Yuqi Li, Jiang Bian,
• Abstract要約: BatteryML - データ前処理、機能抽出、そして従来のモデルと最先端モデルの両方の実装を統合するために設計された、ワンステップで全エンコンパス、オープンソースプラットフォームを提供する。 この合理化されたアプローチは、研究アプリケーションの実用性と効率を高めることを約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.469939183346467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Battery degradation remains a pivotal concern in the energy storage domain, with machine learning emerging as a potent tool to drive forward insights and solutions. However, this intersection of electrochemical science and machine learning poses complex challenges. Machine learning experts often grapple with the intricacies of battery science, while battery researchers face hurdles in adapting intricate models tailored to specific datasets. Beyond this, a cohesive standard for battery degradation modeling, inclusive of data formats and evaluative benchmarks, is conspicuously absent. Recognizing these impediments, we present BatteryML - a one-step, all-encompass, and open-source platform designed to unify data preprocessing, feature extraction, and the implementation of both traditional and state-of-the-art models. This streamlined approach promises to enhance the practicality and efficiency of research applications. BatteryML seeks to fill this void, fostering an environment where experts from diverse specializations can collaboratively contribute, thus elevating the collective understanding and advancement of battery research.The code for our project is publicly available on GitHub at https://github.com/microsoft/BatteryML.
• Abstract（参考訳）: バッテリーの劣化は、エネルギーストレージ領域における重要な関心事であり、機械学習が先進的な洞察とソリューションを促進する強力なツールとして台頭している。 しかし、この電気化学科学と機械学習の交わりは複雑な問題を引き起こす。 機械学習の専門家は、バッテリサイエンスの複雑さに悩まされることが多いが、バッテリ研究者は、特定のデータセットに合わせて複雑なモデルを適用する際のハードルに直面している。 これ以外にも、データフォーマットと評価ベンチマークを含む、バッテリ劣化モデリングのための凝集度の高い標準は、目立って欠落している。 これらの障害を認識し、データ前処理、機能抽出、そして従来のモデルと最先端モデルの両方の実装を統一するように設計された、ワンステップ、オールエンコンパス、オープンソースプラットフォームであるBatteryMLを紹介します。 この合理化されたアプローチは、研究アプリケーションの実用性と効率を高めることを約束する。 BatteryMLはこの空白を埋めようとしている。さまざまな専門分野の専門家が協力して貢献できる環境を育み、バッテリリサーチの全体的な理解と進歩を高める。プロジェクトのコードはGitHubでhttps://github.com/microsoft/BatteryMLで公開されている。

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