BatteryML:An Open-source platform for Machine Learning on Battery Degradation

要約

バッテリーの劣化は、エネルギー貯蔵領域における極めて重要な問題であり、機械学習は、洞察と解決策を前進させる強力なツールとして浮上している。しかし、この電気化学科学と機械学習の交差点には複雑な課題がある。機械学習の専門家はしばしば電池科学の複雑さに取り組み、電池研究者は特定のデータセットに合わせた複雑なモデルを適応させるハードルに直面する。さらに、データ形式や評価ベンチマークを含む、バッテリーの劣化モデリングに関するまとまった標準は、際立って存在しない。このような障害を認識し、我々は、データの前処理、特徴抽出、および従来モデルと最新モデルの両方の実装を統一するために設計された、ワンステップ、全範囲、およびオープンソースのプラットフォームであるBatteryMLを発表します。この合理的なアプローチは、研究アプリケーションの実用性と効率性の向上を約束します。BatteryMLはこの空白を埋めることを目指し、多様な専門分野の専門家が共同で貢献できる環境を育成することで、電池研究の集合的理解と進歩を促進します。私たちのプロジェクトのコードは、GitHub（https://github.com/microsoft/BatteryML）で公開されています。

要約(オリジナル)

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.

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arxiv.jp, DeepL