左圖：研究團隊研發嶄新的AI模型，對退役電池進行準確分類。右圖：唐曉鵬教授表示，研究確保退役電池得到更有效的二次應用，為環境保護帶來新希望。

　　【大公報訊】嶺南大學（嶺大）科學教研組助理教授唐曉鵬與上海理工大學組成的研究團隊，近日在IEEE期刊發表了一篇名為《以壽命為基礎的電池分類 促進二次應用》（Lifespan-based Battery Classification towards Second-life Utilisation）的論文，並於第25屆IEEE中國系統仿真技術及其應用學術會議（CCSSTA 2024）上，在278份的投稿論文中脫穎而出，成為僅四份獲得「最佳論文獎」的得主之一。

　　研究團隊透過人工智能（AI）的半監督學習模型，研發了一種嶄新的電池檢測方法，針對退役電池的壽命進行分類和篩選。

　　團隊所訓練的模型稱為「卷積神經網絡」──一種應用了AI技術的深度學習模型，只需要取得電池前三個充電迴圈周期的資料（即從0%充到100%，再從100%耗至0%為一個充電迴圈周期），便能對不同壽命的電池進行分類。

　　減少環境污染

　　研究團隊解釋，退役電池往往會出現性能退化的現象，導致它們之間因優劣不齊而出現嚴重的不一致性。在二次應用中，一個性能不佳的電池就足以拖低整個電池組的使用壽命。

　　科學教研組助理教授唐曉鵬教授表示：「然而，退役電池的關鍵挑戰在於其使用壽命差異大，而目前業界亦缺乏檢測電池壽命的分類演算法。是次研究的發現突破了退役電池效能檢測的技術限制，不僅提升了電池的管理方案，並朝着更環保的方向邁進。」

　　唐曉鵬教授補充，這項研究確保退役電池得到更有效的二次應用，為能源儲存解決方案和環境保護帶來新希望。

　　此技術目前正在香港申請專利，嶺大也正在積極推動並探索與香港特區政府及不同部門合作的可行性。