پریکٹنگ لائفزپن میں اے آئی کا استعمال دریافت کرنا

روایتی طور پر زندگی کی بنیاد

تاریخی طور پر، بیٹریوں کی پیش گوئیوں نے ایمپائرل ٹیسٹ اور ریاضیاتی ماڈلنگ پر انحصار کیا ہے. ان طریقوں میں شامل ہیں:

• Cycle Life جانچ: Evaluing [Evalling] ناکامی سے پہلے کتنے چارج/conscles ایک بیٹری کو چلا سکتے ہیں۔
• Calendar Life test: Assinging asssssing are are ssss way way are at used by used used on by ser استعمال کے باوجود.
• ] ٹیمپلر اور حمیدیت جانچ: سمجھنے میں کہ ماحولیاتی عناصر کس طرح کیرباعی عمل پر اثر انداز ہوتے ہیں۔

اگرچہ یہ طریقے قابل قدر بصیرت فراہم کرتے ہیں لیکن یہ وقتی طور پر قابل ذکر ہو سکتے ہیں اور ممکن ہے کہ تمام متغیروں کے لیے بھی حساب نہ دیا جائے کہ وہ بیٹریوں کو متاثر کرنے والے جراثیم کو متاثر کرتے ہیں۔

زندگی میں A کا کردار

AI کی بڑی مقدار میں ڈیٹا کی شناخت کر کے نمونے بنا سکتے ہیں اور مزید تصدیق کے ساتھ تصدیق کر سکتے ہیں.

• عطاتا اناولیسیس:] AI Alphalts کئی ماخذوں سے ڈیٹا کا انتظام کر سکتے ہیں جن میں تاریخی عمل، ماحولیاتی حالات اور استعمال کے نمونے شامل ہیں۔
• Machine نژاد ماڈلز: یہ ماڈل وقت کے ساتھ ساتھ درستی کے لیے موجود موجودہ بیٹری ڈیٹا پر تربیت دی جا سکتی ہے۔
• ری ٹیل ٹائم مانیٹرنگ:] اے آئی اے حقیقی وقت میں بیٹری کی کارکردگی کا تجزیہ کر سکتی ہے، جو واضح طور پر فراہم کر سکتی ہے کہ روایتی طریقوں سے محروم ہو سکتا ہے۔

کام میں حصہ لینے کی بابت تجاویز

کئی کمپنیاں اور تحقیقی ادارے پہلے ہی سے ہی ہی ہی رائج ہیں تاکہ بیٹریوں کی رپورٹ کی جا سکے۔

• Tesla: کمپنی اے آئی-مپل ماڈل استعمال کرتی ہے تاکہ وہ اپنی برقی گاڑی کیمرا کی زندگی کو وسیع کر سکے۔
• IBM:] IBM تحقیق نے اے آئی ایل تیار کیا ہے جو بیٹری ڈیٹا کو دریافت کرتا ہے کہ وہ باقی بچا کر کارکردگی کی تباہی کی پیشینگوئی کرے گا۔
• یونیورسٹی ریسرچ: مختلف یونیورسٹیوں کی جانب سے مشاورتی تحقیقات میں اے آئی او کی درخواست ہے، جس میں لیتھیئم-یون اور محکمہ جات کی بہتری پر توجہ دی گئی ہے۔

مصیبتوں کا مقابلہ کرنے کے لئے

ممکنہ فوائد کے باوجود، بیٹری کی پیشینگوئیوں کے لیے اے آئی اے پر عمل کرنے میں مشکلات پیش آتی ہیں:

• [Data rate: [1] AII کی تصدیق میں بہت سے اعداد و شمار کی خوبی اور مقدار پر انحصار کیا جاتا ہے۔
• Madistal Complexity: [1] ترقی پزیر AI ماڈلز کو پیچیدہ اور قابلِ فہم ماہرِ استعمال قرار دیا جا سکتا ہے۔
• انٹرٹینمنٹ کے ساتھ ساتھ انفلیشن سسٹمز: کمپنیوں کو ان کے موجودہ بیٹری انتظامیہ نظام میں AI حل کرنا چاہیے جو ایک لاجسکل چیلنج ہو سکتا ہے۔

اِس کے بعد اُس نے کہا : ” مَیں نے اپنی زندگی میں تبدیلیاں کیں ۔

اے آئی اے کے مستقبل میں مسیحا کی پیشینگوئی میں ضمانت نظر آتی ہے.

• [Impresseration Algorithms: Crestruction تحقیقات میں مزید ایسے کیمیائی الجبرا (secture) کی طرف لے جائے گا جو برقیات (symport) کے پیچیدہ رویوں کو حل کر سکے۔
• براڈر ایپلیکیشنز: [AI پیش گوئیاں لیتھیئم-یون-ووکسی سے آگے بڑھ جائیں گی تاکہ ٹھوس ریاست اور بہاؤ والی ٹیکنالوجی جیسے ٹیکنالوجی شامل ہوں۔
• صنعت اور اکیڈیمی کے درمیان مشترکہ شراکت کاری کو فروغ دیا جائے گا اور AI حل کی ترقی کو فروغ دے گا۔