فناوری کوانتومی و هوش مصنوعی، ارزیابی باتریهای دست دوم را متحول میسازند
این رویکرد که بخشی از پروژه QuaLiProM و با حمایت وزارت آموزش و پژوهش فدرال آلمان اجرا میشود، با ترکیب مغناطیسسنجی اتمی و الگوریتمهای یادگیری عمیق، سلولهای باتری را بر اساس میزان فرسودگی و حالت شارژ طبقهبندی میکند. این روش امکان شناسایی سریع و غیرتخریبکننده نقصها و ناهماهنگیهای شارژ را فراهم آورده و در مقایسه با آزمونهای الکتروشیمیایی سنتی دقت بالاتری دارد. هدف این پروژه، توسعه فناوری حسگرهای کوانتومی برای کاربردهای صنعتی، بهبود تشخیصهای مقرونبهصرفه باتری، و ارتقای کنترل کیفیت در فرآیندهای تولید و بازیافت است. با بهینهسازی بررسی باتریهای دست دوم، این پروژه به کاهش پسماند، افزایش بهرهوری منابع، و حمایت از بهرهبرداری پایدار از باتریها، بهویژه در حوزه خودرویی برقی کمک میکند.
شرح دستاورد
پژوهشگران موسسه فناوری ساخت و مواد پیشرفته Fraunhofer روشی نوین را توسعه دادهاند که فناوری کوانتومی را با هوش مصنوعی ادغام میکند تا امکان ارزیابی کارایی باتریهای لیتیوم-یون دست دوم فراهم شود. این رویکرد پیشرو که بخشی از پروژه QuaLiProM و با حمایت وزارت آموزش و پژوهش فدرال آلمان است، با هدف بهبود فرآیند بازیافت باتریها طراحی شده و بررسی سریع، غیرتخریبکننده و دقیق از وضعیت سلامت باتری را ممکن میسازد؛ مسألهای که چالشهای فنی و اقتصادی مرتبط با استفاده مجدد از باتریهای خودرویی برقی را برطرف میکند.
🔗 بیشتر بخوانید: قیاس صدای جنگنده ها و بمبافکن ها_آینده
در حالی که راهحلهای سنتی تشخیص سلامت باتری بر تستهای الکتروشیمیایی زمانبر و تخریبکننده متکی هستند، این روش جدید با ادغام مغناطیسسنجی اتمی و الگوریتمهای یادگیری عمیق، سلولهای باتری را بر پایه میزان فرسودگی و الگوی شارژ آنها بهصورت دقیق طبقهبندی میکند. مغناطیسسنجهای اتمی تغییرات ظریف میدانهای مغناطیسی را که مرتبط با عیوب داخلی، ناسازگاریهای شارژ و الگوهای تخریب باتری هستند، شناسایی میکنند. دادههای حاصل از این حسگرها در کنار هوش مصنوعی، امکان ارزیابیهای دقیق و لحظهای بدون آسیب به باتری را فراهم میآورند.
هدف این پروژه، مقیاسپذیر کردن فناوری حسگرهای کوانتومی برای کاربردهای صنعتی است تا فرآیندهای تشخیص باتری مقرونبهصرفهتر شود و کنترل کیفیت در خطوط تولید و مراکز بازیافت باتری بهبود یابد. بهینهسازی بررسی باتریهای دست دوم، نقش مهمی در کاهش پسماندهای الکترونیکی، افزایش بهرهوری منابع و ترویج بهرهبرداری پایدار از باتریها خواهد داشت—موضوعی حیاتی برای پاسخگویی به تقاضای رو به رشد صنایع حملونقل برقی و ذخیرهسازی انرژیهای تجدیدپذیر.
🔗 بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی با ویرایش ژن انسان به جنگ بیماریها میرود_آینده
در نهایت، این دستاورد علمی، گامی موثر در حمایت از اقتصاد چرخی است که با افزایش طول عمر باتریها و کاهش وابستگی به استخراج مواد خام، آیندهای پایدارتر را رقم میزند.








