Battery Imaging Library は 4.5 TB の実験データを研究者に公開します

新しいオープンアクセスリソースには、4.5 テラバイトを超える実験用バッテリーデータがまとめられており、研究者が高度なバッテリーイメージングデータセットを簡単に検索、分析、再利用できるようになります。

Battery Imaging Library (BIL) には、世界中の 18 機関の 48 人の科学者からの実験結果が含まれています。この共同研究では、13 の異なる画像モダリティを使用し、複数の長さスケールでバッテリーを検査し、生データと再構成画像の大規模なコレクションを作成しました。

ダイヤモンド光源と ISIS 中性子・ミュオン源の研究者が、シンクロトロンや国際的な国立研究所の科学者とともにコレクションに貢献しました。

このリソースは、計算モデリング、画像解析、研究トレーニング、およびバッテリー特性評価への新しいアプローチの開発をサポートすることを目的としています。

このコレクションには、バッテリーの構造と構成のさまざまな側面を明らかにする画像技術がまとめられています。

ダイヤモンド光源では、科学者たちは英国の高エネルギー X 線イメージングおよび回折ラインである I12-JEEP を使用して、高解像度の静的および動的 X 線マイクロコンピューター断層撮影データを生成しました。

市販の円筒形リチウムイオン電池、LiFeS2電池、およびアルカリ電池がスキャンされ、内部形態構造を明らかにするデータセットが生成されています。動的測定では、バッテリ駆動時の変化も捕捉します。

バッテリーイメージングライブラリは、他の技術の結果とともにこれらのデータセットへのアクセスを提供し、研究者がさまざまなスケールで収集された実験情報を扱うことができるようにします。

ISIS 中性子およびミュオン源の科学者は、IMAT 中性子イメージングビームラインを使用して中性子コンピューター断層撮影データを収集しました。

これは電池研究にとって重要です。なぜなら、中性子イメージングは電池業界ではあまり利用できず、X 線測定に補足的な情報を提供するからです。

この技術は、リチウムイオン電池の軽量コンポーネントを検査するのに特に役立ちます。データセットにより、リチウムベースの電解質とセル内のリチウム種の位置が明らかになります。

これらの形式のバッテリーイメージングを組み合わせることで、研究者は単一のイメージング方法に依存するのではなく、同じ広範な問題を複数の観点から調査することができます。

BIL の規模には独自の課題がありました。数テラバイトの実験情報を含むコレクションは、研究者が実際に使用するために検索可能でなければなりません。

インペリアル・カレッジ・ロンドンの先端材料特性評価博士課程研修センターの博士課程学生であるローナン・ドチャティ氏は、この問題に対処するための専用 Web サイトを開発しました。

この Web サイトでは、ユーザーがさまざまな画像モダリティを閲覧し、自分の仕事に関連するデータセットを見つけることができます。生データと再構成画像の両方にアクセスできるということは、研究者が基礎となる実験情報と処理結果を操作できることを意味します。

バッテリーイメージライブラリは、次の 3 つの主な目的を持って開発されました。

研究者は、データセットを使用して計算モデルをテストし、現実的な実験結果を使用して画像解析ソフトウェアを評価できます。学生や専門家は、データと関連するワークフローを実践的なトレーニングに使用することもできます。

このコレクションは、科学研究への AI アプローチの開発に役立つ資料も提供する可能性があります。その関連出版物では、材料研究用の AI モデルの構築においてオープン実験データセットが果たせる役割を強調しています。

バッテリーイメージングライブラリは、複数の施設、イメージング技術、長さスケールからのデータセットをまとめて、実験用バッテリーイメージングデータにアクセスし、それを使用して新しい分析アプローチを開発、テスト、改良するための単一のリソースを研究者に提供します。