电动汽车原始设备制造商花费了大量的金钱、时间和精力进行电池测试，以了解这些问题并找到最佳配置以最大限度地发挥电池的性能。 他们花费数年时间进行测试以增强电池性能，而人工智能带来了很多机会来减轻测试负担，同时还增加了数据的覆盖范围，以便了解电池的性能。 随着经济和商业挑战推动电动汽车电池挑战向前发展，人们对人工智能产生了令人难以置信的兴趣和兴奋。
根据3D科学谷的市场了解，领先的设计和工程AI平台Monolith AI于2021年宣布与Siemens Digital Industries Software-西门子数字工业软件建立新的合作伙伴关系。该合作伙伴关系专注与Siemens的Simcenter™仿真和测试解决方案组合，可以促进将Simcenter数据源和仿真环境与Monolith AI的软件平台紧密集成。
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电池性能预测
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降低风险
Monolith AI是领先的工程AI软件公司，Monolith AI平台利用最新的机器学习技术来帮助设计和工程团队大大改善产品开发流程。根据3D科学谷的了解，Monolith AI使用户能够利用其CAD，仿真和测试数据获利，无需进行新的仿真或物理测试即可使用其预测设计行为。Monolith AI平台可以通过降低内部成本，更快地将更好的产品投放市场并增加销售量来优化研发流程，提高敏捷性并让客户满意。
Monolith AI基于云的AI软件使团队能够以前所未有的速度进行协作，分析和设计产品。对于市场而言，这意味着更低的风险，更敏捷的项目以及更好的产品。
通过人工智能引导的测试，工程师可以更有效地应对电池验证的复杂挑战，从而更快地将新产品推向市场。
整体人工智能
Monolith AI是一种人工智能引导的测试工具，允许制造商根据测试数据构建人工智能模型，以便他们了解设计的工作原理、做出预测并优化设计。
Monolith AI为复杂、非线性设计增加了价值，这些设计难以完全模拟风湍流、电化学反应、机械系统及其对不同力的反应等特性。为简单起见，几乎任何最终将驾驶、漂浮或飞行的产品都可能面临这些类型的挑战。这些挑战需要在物理测试方面投入更多资金来开发和测试新设计。借助 AI 机器学习模型，可以更好地了解设计的执行方式，从而创建更高效的测试计划。
Monolith AI 旨在支持常见的数据科学工作流程：加载数据、分析数据以了解其特征、转换数据以使其适合在 ML机器学习模型中使用，然后创建用于预测和优化的模型。在初始步骤中，只需选择要加载的数据文件，使用探索功能，可以对数据执行简单分析或将其可视化以了解更多信息。
准备好数据后，可以使用它来训练模型。拥有模型后，可以预测设计在不同输入条件下的表现。例如，在开发新的电动汽车电池时，必须平衡多个参数以获得电池的最佳使用寿命。如果使用非常高的电流或充电功率给电池充电，消费者会很高兴，因为电池充电非常快。然而，从长远来看，这种方法将显着缩短电池的长期寿命。另一方面，可以非常缓慢地充电以获得更长的使用寿命，但消费者会因为电池充电时间太长而感到恼火。
电池是一项非常复杂的技术。化学、电子和热特性以非常复杂的组合相互作用，很难模拟，人工智能模型旨在处理这种级别的复杂性。有了适当的模型，就可以预测电池在不同条件下的表现，例如，可以准确预测电池性能在不同的最大充电值之间或在不同的温度条件下不会有太大变化，那么就不必进行这些测试。
整体人工智能
一个关键点：与 Chat GPT 类似，垃圾数据的输入意味着只能得到不合格的结果输出。当谈论工程和机器学习时，一切都取决于数据的质量。一些公司对于如何组织不同代产品和不同产品线的数据拥有成熟的策略和了解。在其他公司中，根本的挑战是他们没有以可以利用的方式保存数据的结构或记录。
企业的数字化使其能够在人工智能等技术出现时更快地采取行动。那些有远见的公司将能够很快实现跨越式发展。Monolith AI的最大好处之一是能够自动化繁琐、昂贵且耗时的工程工作。根据具体情况，可以将花费的时间或所需的测试数量减少 50-80% 以上。
Monolith AI的另一个关键功能是提供部署人工智能解决方案的平台。它构建在无代码环境中，使工程师可以非常快速地提取数据，了解数据的状态，然后构建模型并开始进行预测。
根据3D科学谷，不仅仅是电池性能预测，Monolith AI人工智能技术在增材制造设计、工艺开发、质量控制、材料开发等关键领域激发数字化智能制造技术的潜能，推动该技术在生产中的应用。而有趣的是，市场上还出现了增材制造电池的发展趋势。
知之既深，行之则远。基于全球范围内精湛的制造业专家智囊网络，3D科学谷为业界提供全球视角的增材与智能制造深度观察。有关增材制造领域的更多分析，请关注3D科学谷发布的白皮书系列。
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