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

要約

バッテリーの劣化は依然としてエネルギー貯蔵分野における極めて重要な懸念事項であり、機械学習は洞察と解決策を前進させるための強力なツールとして台頭しています。
ただし、電気化学科学と機械学習のこの交差点は、複雑な課題を引き起こします。
機械学習の専門家はバッテリー科学の複雑さに取り組むことが多い一方で、バッテリー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というハードルに直面しています。
これに加えて、データ形式や評価ベンチマークを含む、バッテリー劣化モデリングの一貫した基準が著しく欠如しています。
これらの障害を認識して、データの前処理、特徴抽出、および従来のモデルと最先端のモデルの両方の実装を統合するように設計された、ワンステップで包括的なオープンソース 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により、研究アプリケーションの実用性と効率が向上することが期待されます。
BatteryML は、この空白を埋め、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促進し、バッテリー研究に対する集団的な理解と進歩を高めることを目指しています。私たちのプロジェクトのコードは、GitHub (https://github.com/microsoft) で公開されています。
/バッテリーML.

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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