Framework AI ottimizza la formazione delle batterie agli ioni di sodio

Un recente studio pubblicato su arXiv (2605.00909) presenta un framework basato sull'intelligenza artificiale progettato per migliorare la ricerca sulle batterie agli ioni di sodio, perfezionando il processo di formazione, cruciale sia per la durata che per le prestazioni a fine vita (EOL). Lo studio si concentra su due obiettivi principali: ridurre i tempi di formazione e migliorare le prestazioni EOL. Introduce un framework che facilita l'interoperabilità tra i sistemi FINALES e Kadi RDM. FINALES gestisce la pianificazione e l'esecuzione degli esperimenti sul POLiS MAP, mentre Kadi4Mat utilizza un agente di apprendimento attivo che impiega l'ottimizzazione bayesiana multi-obiettivo a lotti per ottimizzare la selezione degli esperimenti. Questo approccio non solo conserva le risorse, ma accelera anche il processo di scoperta.