Engineering insight

Uncertainty-aware and explainable machine learning for early prediction of battery degradation trajectoryDigital Discovery (2023) · Laura Rieger, Erik Frank, Oleksandr V. Wodyński, Alpha A. Lee, Tejs Vegge, Anja B. BizerayDOI: https://doi.org/10.1039/d2dd00067aHTML 본문: https://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2023/dd/d2dd00067a Uncertainty-aware and explainable machine learning for early pred..

A reflection on lithium-ion battery cathode chemistryNature Communications (2020) · Arumugam Manthiram원문: https://www.nature.com/articles/s41467-020-15355-0DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-020-15355-0 한 줄 핵심이 논문은 리튬이온전지 양극의 역사를 나열하는 리뷰가 아니라, 왜 어떤 양극 화학계는 살아남고 어떤 계열은 탈락했는지를 anion band position, 전이금속 redox energy, 구조 안정성, 확산 경로라는 재료화학 언어로 통합 설명한 고영향 cathode 설계 지도입니다.1. 문제 정의배터리 성능, 안전성, 비용, 수명..

Identifying degradation patterns of lithium ion batteries from impedance spectroscopy using machine learningNature Communications (2020) · Yunwei Zhang, Qiaochu Tang, Yao Zhang, Jiabin Wang, Ulrich Stimming, Alpha A. Lee원문: https://www.nature.com/articles/s41467-020-15235-7DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-020-15235-7 한 줄 핵심이 논문은 배터리 EIS 전체 스펙트럼을 그대로 machine learning에 넣어 capacity와 RUL을 추정하면서, ..

A highly efficient polysulfide mediator for lithium–sulfur batteriesNature Communications (2015)저자: Xiao Liang, Connor Hart, Quan Pang, Arnd Garsuch, Thomas Weiss, Linda F. Nazar원문: https://www.nature.com/articles/ncomms6682DOI: https://doi.org/10.1038/ncomms6682 한 줄 핵심이 논문은 Li–S 배터리의 최대 병목인 polysulfide shuttle 문제를 단순 물리적 confinement가 아니라 MnO2 표면의 redox mediator chemistry로 제어해, 고황함량(75 wt%)과 장수명..

Multi-modal framework for battery state of health evaluation using open-source electric vehicle dataNature Communications (2025) · Hongao Liu et al. · DOI: 10.1038/s41467-025-56485-7원문: https://www.nature.com/articles/s41467-025-56485-7 · PMC: https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11779878/한 줄 평가이 논문은 실차 EV SOH 추정에서 “모델”보다 “입력 표현(representation)”이 더 중요할 수 있다는 점을 설득력 있게 보여준 연구입니다. 가장 큰 기여는 딥러닝..