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極鏈攻克國家戰略級卡脖子難題

2022-01-22
來源:上海大灰狼

近日,極鏈科技正式完成了汽車多學科智能仿真平臺的第一個階段目標——燃料電池的智能仿真計算。

在低碳發展和能源轉型的背景下,氫能產業在我國獲得了良好的發展態勢。氫能是構建未來以可再生能源為主的多元能源結構的重要載體,其開發和利用技術也成為了新一輪世界能源技術變革的重要方向。

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而氫能裝備中有八項卡脖子技術被認為是限制整個氫能行業的關鍵技術,分別是氫燃料電池中的催化劑、擴散層、質子交換膜、膜電極、雙極板、電堆以及上車之后的系統中的空氣壓縮機、氫循環泵。

而只有當人工智能與氫燃料電池合二為一,在汽車行業取得重大突破,才能夠實際解決氫能源在科研實驗和實踐推廣中的問題之一。

自研汽車多學科智能仿真平臺

作為國內領先的AI綜合服務商,極鏈科技以消費級文娛視頻賽道入局人工智能,并逐步聚焦AI在交通、城市管理、新文娛等領域的商業化落地。

而目前,極鏈正式完成了汽車多學科智能仿真平臺的第一個階段目標——燃料電池的智能仿真計算。

汽車多學科智能仿真平臺包含力學、材料學、新能源、機械等多學科的全耦合仿真,通過開發燃料電池的AI仿真應用app,以實現宏觀介觀微觀跨尺度仿真,未來還將開發整車風阻、后視鏡風噪、發動機熱管理等模塊的AI仿真應用app。

而燃料電池的核心——氣體擴散層,極大地影響了燃料電池的整體性能,并且傳統研究十分耗時。因此極鏈首創使用AI技術,根據實際氣體擴散層結構和工藝手段訓練出能在電極微結構與電極性能之間相互映射的關系,來輔助多孔材料的開發研究。

輸入氣體擴散層的掃描電子顯微鏡圖像,組分與性能信息,訓練AI模型,通過AI模型的實時仿真計算,可以實現對已有氣體擴散層的組分劃分、性能預測、裝配壓縮等功能,大大縮短了燃料電池氣體擴散層開發時間,以提高氣體擴散層研究計算的準確性。

AI賦能燃料電池,加速氫能汽車行業發展

AI技術賦能氫能汽車產業,使得汽車多學科仿真過度依賴硬件加速成為歷史。

基于AI技術,國內部分汽車研發機構可以擁有自主可控的科學計算程序,促使AI驅動求解方法加速存在可行性。AI模型強泛化應用,以及數據量劇增時代的實時模擬,為實現數字孿生提供技術基礎。

氫能是國內外公認的未來能源,是中國能源轉型和動力轉型的重大戰略方向,結合可再生能源發展氫燃料電池汽車,被視為新能源汽車的終極發展目標,并從提升效率的角度,最終賦能國家工業生產。

雙能驅動,開創氫能源和人工智能深度融合的里程碑。相信這項技術突破,將會對未來產業發展產生深遠影響。

自成立以來,極鏈不斷提高人工智能科研實力,促進科技驅動產業深度融合。未來人工智能的應用場景將滲透到更廣泛的領域,產業鏈趨于完善的同時向著高價值端邁進,極鏈始終以切實解決現實問題助力行業變革和升級,并將深度下沉到社會民生之中,賦能百姓生活智慧升級。




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