כתבה
arXiv cs.LG ·
דגימות סורג'ט של AI לחיזוי התנהגות דישארג' של סלילי Li-ion
AI-Driven Surrogate Models for Predicting Electrode-Scale Discharge Behavior in Lithium-Ion Batteries
אנו מציגים דגימות סורג'ט של AI שמטרתן לחזות את התנהגות הדישארג' של סלילי Li-ion. הדגימות משתמשות ב-Swin3D Transformer וב-Gaussian Positional Encoding (GPE) כדי לשפר את הייצוג המרחבי והזמני של התנהגות הדישארג'.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.20577v2 Announce Type: replace Abstract: Physics-based simulations are essential for understanding the electrode-scale discharge behavior of lithium-ion batteries (LIBs) but suffer from prohibitive computational costs. To address this, we introduce a novel deep learning surrogate pipeline based on the Swin3D Transformer to predict spatiotemporal discharge dynamics directly from volumetric data. Our approach integrates two key innovations: Gaussian Positional Encoding (GPE), which enhances spatial feature representation by adapting to the complex geometry of electrode microstructures, and a specialized Temporal Encoding module to capture non-linear timeseries evolution. Experimental validation on an Electrochemical Simulation (ES) dataset demonstrates that our pipeline significan
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית