論文の概要: Discovery Learning accelerates battery design evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06985v1
• Date: Sat, 09 Aug 2025 13:45:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.641049
• Title: Discovery Learning accelerates battery design evaluation
• Title（参考訳）: Discovery Learningがバッテリー設計評価を加速
• Authors: Jiawei Zhang, Yifei Zhang, Baozhao Yi, Yao Ren, Qi Jiao, Hanyu Bai, Weiran Jiang, Ziyou Song,
• Abstract要約: Discovery Learning (DL)は、アクティブラーニング、物理誘導学習、ゼロショットラーニングを人間のような推論ループに統合する。 DLは歴史的なバッテリー設計から学び、プロトタイピングの必要性を積極的に減らすことができる。 DLは、未知のデバイス変数の下での平均サイクル寿命を予測する際に、テストエラーが7.2%に達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.643283052613162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fast and reliable validation of novel designs in complex physical systems such as batteries is critical to accelerating technological innovation. However, battery research and development remain bottlenecked by the prohibitively high time and energy costs required to evaluate numerous new design candidates, particularly in battery prototyping and life testing. Despite recent progress in data-driven battery lifetime prediction, existing methods require labeled data of target designs to improve accuracy and cannot make reliable predictions until after prototyping, thus falling far short of the efficiency needed to enable rapid feedback for battery design. Here, we introduce Discovery Learning (DL), a scientific machine-learning paradigm that integrates active learning, physics-guided learning, and zero-shot learning into a human-like reasoning loop, drawing inspiration from learning theories in educational psychology. DL can learn from historical battery designs and actively reduce the need for prototyping, thus enabling rapid lifetime evaluation for unobserved material-design combinations without requiring additional data labeling. To test DL, we present 123 industrial-grade large-format lithium-ion pouch cells, spanning eight material-design combinations and diverse cycling protocols. Trained solely on public datasets of small-capacity cylindrical cells, DL achieves 7.2% test error in predicting the average cycle life under unknown device variability. This results in savings of 98% in time and 95% in energy compared to industrial practices. This work highlights the potential of uncovering insights from historical designs to inform and accelerate the development of next-generation battery technologies. DL represents a key advance toward efficient data-driven modeling and helps realize the promise of machine learning for accelerating scientific discovery and engineering innovation.
• Abstract（参考訳）: 電池などの複雑な物理システムにおける新規設計の迅速かつ信頼性の高い検証は、技術革新の加速に不可欠である。 しかし、バッテリ研究と開発は、特にバッテリプロトタイピングとライフテストにおいて、多くの新しい設計候補を評価するのに必要な、極めて高い時間とエネルギーコストにボトルネックが残っている。 データ駆動型バッテリ寿命予測の最近の進歩にもかかわらず、既存の手法では、精度を向上させるためにターゲット設計のラベル付きデータが必要であり、プロトタイピング後に信頼性の高い予測を行うことができないため、バッテリ設計の迅速なフィードバックを可能にするために必要な効率ははるかに低い。 本稿では,能動的学習,物理誘導学習,ゼロショット学習を人間のような推論ループに統合し,学習心理学における学習理論からインスピレーションを得る科学的機械学習パラダイムであるディスカバリーラーニング(DL)を紹介する。 DLは、過去の電池設計から学び、プロトタイピングの必要性を積極的に減らし、追加のデータラベリングを必要とせずに、未保存の材料と設計の組み合わせの迅速な寿命評価を可能にする。 DLを試験するために, 工業用グレードのリチウムイオンポーチセルを123個提示し, 8つの材料設計の組み合わせと多様なサイクリングプロトコルについて検討した。 DLは、小さな容量の円筒形細胞の公開データセットのみに基づいて訓練されており、未知のデバイス変数の下での平均サイクル寿命を予測する際に、テストエラーが7.2%に達する。 その結果、工業的慣行と比較して98%、エネルギー95%の節約が達成された。 この研究は、次世代バッテリー技術の発展を知らせ、加速するための歴史的設計からの洞察を明らかにする可能性を浮き彫りにしている。 DLは効率的なデータ駆動モデリングへの重要な進歩であり、科学的な発見とエンジニアリングの革新を加速するための機械学習の約束を実現するのに役立つ。

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