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新AI框架增强电池健康诊断与设计
研究人员开发了两种新方法来改进电池健康诊断和设计。第一种方法RoSIP-Batt使用物理引导的Transformer网络，从充电曲线联合预测健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL），在基准数据集上显著降低了误差。第二种框架采用物理信息学习与虚拟传感，从标准的BMS测量中推断难以测量的电池设计参数，从而实现更明智的电池设计并减少预测误差。
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通用汽车电动汽车将为电网供电，抵消人工智能能源需求
通用汽车（General Motors）提议，其电动汽车可以帮助缓解人工智能数据中心巨大的能源需求。这家汽车制造商计划利用车对电网（V2G）技术，使数十万辆电动汽车在高峰需求时将储存的能源输送回电网。通用汽车还在开发使用钠离子电池的新型工业级储能解决方案，并与公用事业公司合作积极测试V2G功能。