リチウムイオン電池は様々な機器に搭載されており、信頼性に求められる水準も年々高まっています。リチウムイオン電池を安全で長期的に使用するためには、電池の内部状態を推定し、管理する必要があります。我々は、交流インピーダンス法という電気化学の手法と機械学習を用いて、電池の内部状態を推定する研究を進めています。この手法では電池の種類や条件に依存せず、非破壊で内部状態の推定ができるため、様々な動作環境が想定される実使用環境下での導入を見込んでいます。
Lithium-ion batteries are being incorporated into various devices, and the demanded level of reliability is increasing year by year. To ensure the safe and long-term use of lithium-ion batteries, it is necessary to estimate and monitor their internal states. We are conducting research to estimate the internal states of batteries using a combination of electrochemical impedance spectroscopy (EIS) and machine learning. This approach allows for non-destructive estimation of the internal states of batteries, independent of battery types and conditions. Therefore, we anticipate its application in various actual operating environments where different conditions are expected.