（圖片來源：阿貢實驗室）

該電池數(shù)據(jù)基因組將收集和存儲電池生命周期中各個過程的數(shù)據(jù)，包括發(fā)現(xiàn)、開發(fā)、制造和不同的部署方式。創(chuàng)建數(shù)據(jù)時需要針對各個部分制定通用數(shù)據(jù)管理標準，以充分利用復雜的計算機算法，幫助識別新的候選電極材料、改進電池組結(jié)構(gòu)和延長電池壽命等。

阿貢電池研究人員Noah Paulson表示，在測量電池性能時，研究人員對眾多特性和質(zhì)量的關(guān)注點不同。因此，不同人員組收集的數(shù)據(jù)集，即使是在相同設(shè)置中查看相同電池的數(shù)據(jù)集，也不會完全相同。他說：“必須找到與每組數(shù)據(jù)相關(guān)的基本信息集，這樣就不需要再花時間來清理數(shù)據(jù)，以適應我們的模型。”

利用不同研究組（探討不同的電池開發(fā)階段）的信息，創(chuàng)建可以廣泛訪問、了解和使用的通用數(shù)據(jù)集，是一項重大挑戰(zhàn)。為了吸引盡可能多的參與者，該基因組提供了許多數(shù)據(jù)共享選項。對行業(yè)合作伙伴來說，這更具吸引力，因為可以利用學術(shù)或政府合作伙伴產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，而不必自己貢獻數(shù)據(jù)。

研究人員利用數(shù)據(jù)填充電池數(shù)據(jù)基因組后，將對其進行測試。通過“挑戰(zhàn)性問題”，驗證最佳AI算法，以解決現(xiàn)實世界的問題。阿貢能量存儲實驗中心負責人George Crabtree表示，擁有標準且易于訪問的廣泛數(shù)據(jù)集，可能會帶來新的挑戰(zhàn)。因為電池中存在很多“未知數(shù)”。在機器學習和人工智能的指導下，訪問符合通用標準的數(shù)據(jù)，可能會找到創(chuàng)新途徑。

阿貢現(xiàn)已提供關(guān)于現(xiàn)有最終數(shù)據(jù)文件的開放軟件——“電池數(shù)據(jù)工具包”（battery-data-toolkit），并將于10月下旬發(fā)布一套完整文件，可用于確定300種鋰離子電池（具有六種不同的正極化學物質(zhì)）的循環(huán)壽命。