您要构建AI模型吗？
使用 Batemo 训练您的模型！
挑战
开发数据驱动的人工智能（AI）模型或算法，例如神经网络（ANN）或支持向量机（SVM），利用机器学习技术学习电池输入和输出变量之间的联系，是一项激动人心却又充满挑战的任务。 这意味着要通过为人工智能训练提供大量数据来创建一个模型，以捕捉真实电池单元的非相关、非线性和动态行为。 若要建立稳健的人工智能模型，确保高质量的训练数据并涵盖所有工作条件至关重要。 伴随着技术飞速发展某些东西总会缺失，例如在电池业务中，各种新型化学物质都面临着各自的挑战。
人工智能开发的主要问题是缺少快速的、物理的、准确的电池模型。 作为替代方案，我们常采用一种基于测试的工作流程。 然而，在训练需要数据集时，进行充分的实验几乎是不可能的，因为这既昂贵又耗时。 当算法传输带有缺陷的数据时会导致预测不准确、无法解读和操作不安全，从而产生重大问题。
人工智能发展的许多方面都是如此。 让我们举几个例子：
- 我的人工智能算法是否在极端条件下也能正确跟踪充电状态（SOC）？
- 人工智能对电池的健康状况（SOH）的估计有多准确？
- 如何确保人工智能（AI）不会因不平衡的电池训练数据集而产生偏差，从而导致拟合过度或拟合不足？
- 人工智能如何生成可解释的结果以洞悉电池的物理状态？
- 我们如何了解是否提供了足够的数据以保证模型预测具有稳健性？
要快速找到这些问题的可靠答案很难.…..非常难。
解决方案
快速
Batemo 电池单元模型在全自动后端运行仅需数秒的时间。 您几乎可以在一夜之间生成数千个训练配置文件，并以此获得有关人工智能功能与质量相关的即时反馈。
物理
Batemo 电池模型是严格的物理模型，可提供内部电池单元数量。 只有在物理核心模型的基础上进行人工智能开发，正确地拆分底层过程，才能使人工智能在所有工作条件下预测新电池和老电池的性能。
准确
Batemo 电池模型是市场上现存的最精确的电池模型--有保证！我们始终通过大量测量来证明其有效性，以验证其最高的准确性。 只有这样，才能确保人工智能获得经过验证的电池表现作为数据库。
我们采用的方法既新颖又稳健，代表了人工智能开发领域的范式转变。 它是一种基于物理的Batemo 仿真、数据驱动的机器学习算法和测试的协同结合。
通过将人工智能算法与 Batemo 电池模型相连接，可以获得最准确且灵活的工作流程来预测电池老化的训练，训练设置如下所示：
优势
通过使用 Batemo 电池单元模型，使您的人工智能开发基于仿真并更加快速，您可以降低成本，同时获得更好的人工智能算法和结果。 这便是我们为您的成功创造价值和做出贡献的方式。
更好
使用 Batemo 单元模型，可将人工智能软件中数据驱动算法的失败概率降低一个数量级。您每天都可以运行数千个自动测试方案，以获得最高质量的人工智能。 这样，您就能充分发挥数据驱动方法的潜力，优化电池性能。
更快
有了 Batemo 电池单元模型，您只需花很少的时间就能完成人工智能开发。 将模型作为理想的训练数据源，可避免花费数年时间进行测试和数据处理。 通过获得关于适应性和改进功能的即时反馈，您可以避免陷入重新设计的循环。
