Die wachsende Bedeutung von Batterien im Bereich der industriellen KI

Monolith AI, eine Plattform für maschinelles Lernen, hat einen deutlichen Anstieg des Interesses und der Nachfrage nach Batterietests festgestellt. Da Batterien in den letzten Jahren zu einem heißen Thema geworden sind, hat Monolith AI seinen Fokus auf die Unterstützung von Ingenieuren bei der Erstellung von maschinellen Lernmodellen auf der Grundlage von Batteriedaten geschärft. Das Unternehmen hat eine einzigartige Toolbox entwickelt, die Ingenieurbüros beim Testen und Verstehen des Batterieverhaltens unterstützt. Sie befassen sich mit der Herausforderung, die richtige Batteriechemie auszuwählen, und mit den Schwierigkeiten bei der Modellierung und Vorhersage des Batterieverhaltens. Angesichts der zunehmenden Menge an Batterietestdaten nutzt die Plattform von Monolith AI Algorithmen des maschinellen Lernens, um Testpläne zu optimieren, Empfehlungen für die Priorisierung von Tests zu geben und große Mengen an Batterietestdaten zu analysieren.

Bewältigung der Herausforderungen bei Batterietests und -modellierung

Batterietests sind für Ingenieurbüros mit verschiedenen Herausforderungen verbunden, insbesondere bei der Umstellung auf batteriebetriebene Antriebssysteme. Das Verständnis des Batterieverhaltens ist von entscheidender Bedeutung, aber es kann komplex und schwer vorherzusagen sein. Bei Batterietests werden Batterien unter verschiedenen Bedingungen, einschließlich unterschiedlicher Temperaturen, zyklisch getestet, um festzustellen, wann und unter welchen Umständen Batterien versagen. Diese umfangreichen Tests erzeugen eine große Menge an Daten, was es schwierig macht, aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten und das Batterieverhalten genau zu modellieren. Die Toolbox von Monolith AI nutzt maschinelles Lernen, um Ingenieure bei der Bewältigung dieser Herausforderungen zu unterstützen, indem sie Testpläne optimiert, die beste Batteriechemie identifiziert und das Batterieverhalten analysiert und modelliert.

Monolith AI's Toolbox für Batterietests und -optimierung

Monolith AI bietet eine Toolbox an, die speziell zur Unterstützung von Ingenieuren in der Batterieindustrie entwickelt wurde. Die Toolbox nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens, die anhand umfangreicher Batterietestdaten vortrainiert und kalibriert wurden. Diese Algorithmen arbeiten aktiv mit den Testingenieuren zusammen, um die wertvollsten und informativsten Tests zu analysieren und zu empfehlen. Durch die Optimierung von Testplänen können die Ingenieure Zeit und Ressourcen sparen, indem sie unnötige Tests eliminieren und sich auf kritische Tests konzentrieren. Die Cloud-basierte Plattform von Monolith AI ermöglicht die Speicherung und Analyse großer Batterietestdatensätze und liefert Ingenieuren wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Sicherheit, Leistung und Lebensdauer von Batterien. Obwohl sich Monolith AI zunächst auf Batterien konzentrierte, ist ihr Ansatz auch auf andere Branchen und Produkte anwendbar, was ihre Vision unterstreicht, Forschungs- und Entwicklungsingenieure in verschiedenen Bereichen zu unterstützen.