Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis

論文の概要: DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23893v2
Date: Wed, 06 Nov 2024 10:28:26 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-07 11:17:40.492943
Title: DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis
Title（参考訳）: DiffBatt: 電池劣化予測と合成のための拡散モデル
Authors: Hamidreza Eivazi, André Hebenbrock, Raphael Ginster, Steffen Blömeke, Stefan Wittek, Christoph Herrmann, Thomas S. Spengler, Thomas Turek, Andreas Rausch,
Abstract要約: 本稿では,電池劣化予測と合成のための新しい汎用モデルDiffBattを紹介する。老化挙動の不確実性を捉える確率モデルと、バッテリー劣化をシミュレートする生成モデルとして機能する。すべてのデータセットの平均RMSEは196サイクルであり、他のモデルよりも優れ、より優れた一般化性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7342676110939172
License:
Abstract: Battery degradation remains a critical challenge in the pursuit of green technologies and sustainable energy solutions. Despite significant research efforts, predicting battery capacity loss accurately remains a formidable task due to its complex nature, influenced by both aging and cycling behaviors. To address this challenge, we introduce a novel general-purpose model for battery degradation prediction and synthesis, DiffBatt. Leveraging an innovative combination of conditional and unconditional diffusion models with classifier-free guidance and transformer architecture, DiffBatt achieves high expressivity and scalability. DiffBatt operates as a probabilistic model to capture uncertainty in aging behaviors and a generative model to simulate battery degradation. The performance of the model excels in prediction tasks while also enabling the generation of synthetic degradation curves, facilitating enhanced model training by data augmentation. In the remaining useful life prediction task, DiffBatt provides accurate results with a mean RMSE of 196 cycles across all datasets, outperforming all other models and demonstrating superior generalizability. This work represents an important step towards developing foundational models for battery degradation.
Abstract（参考訳）: 電池劣化は、グリーンテクノロジーと持続可能なエネルギーソリューションの追求において、依然として重要な課題である。かなりの研究努力にもかかわらず、バッテリーの容量損失を正確に予測することは、その複雑な性質から、老朽化とサイクリングの両方の影響を受けながら、恐ろしい作業である。この課題に対処するために、バッテリー劣化予測と合成のための新しい汎用モデルDiffBattを紹介する。 DiffBattは、条件付きと非条件付き拡散モデルの革新的な組み合わせと、分類不要のガイダンスとトランスフォーマーアーキテクチャを活用し、高い表現性とスケーラビリティを実現する。 DiffBattは、老化挙動の不確実性を捉える確率モデルとして機能し、バッテリー劣化をシミュレートする生成モデルである。モデルの性能は予測タスクに優れ、合成劣化曲線の生成も可能であり、データ拡張によるモデルトレーニングの強化が促進される。残りの有用なライフ予測タスクでは、DiffBattはすべてのデータセットで平均196サイクルのRMSEで正確な結果を提供し、他のモデルよりも優れ、より優れた一般化性を示している。この研究は、バッテリー劣化の基礎モデルを開発するための重要なステップである。

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