據外媒報道，現在，手機、電子設備、手提電腦、豐田和特斯拉等電動汽車、波音787飛機以及美國海軍的艦艇都使用鋰離子電池提供動力。此類電池雖然應用普及，但是它們也有很多風險。因為金屬鋰具很高的反應性，因而此類電池和電池芯會發生“熱失控”，即會過熱、起火甚至爆炸。盡管發生的事故并不多見，但還是引發了公眾對鋰離子技術的擔憂。

現在，在美國國家科學基金會（NationalScienceFoundation）一項為期5年、50萬美元的新撥款的支持下，堪薩斯大學（theUniversityofKansas）的研究人員研發出一項技術，可監控和防止鋰離子電池過熱。該大學機械工程系助理教授HuazhenFang和他的學生一起研發出一種機器學習法，以監測電池內部的溫度。

據堪薩斯大學研究人員所說，目前大多數追蹤鋰離子電池溫度的技術還不夠成熟，因為傳感器只能讀取電池外部的表面溫度。

Fang教授表示：“通常，電池表面的溫度不足以告知我們有關電池的狀態，而電池內部的溫度會告訴我們更多有關熱力學的信息。但是，現在很少有方法可以將傳感器放置在電池里面。然而，利用人工智能和機器學習，我們能夠預測電池芯內部的溫度，從而讓我們能夠檢測電池行為。電池表面的溫度可為機器學習方法提供豐富的數據，結合數學模型，就可以預測到電池內部發生了什么”。

沒有將電池溫度假設為統一的溫度，現今有一種建模法稱為“集總參數模型”，就是將電池溫度假設為統一溫度。Fang教授表示其計算機學習技術可以預測電池內部的溫度變化，是一種更精確、更現實的方法，可計算出電池發生熱失控的可能性。

Fang教授表示：“當電池充放電時，溫度分布是不均勻的，通常靠近電極的電池內部溫度會較高，但是外部表面溫度較低。集總參數模型只考慮到電池溫度均勻分布的情況，而我們的方法在時間和空間上重建了電池的溫度。”

堪薩斯大學研究人員將鋰離子電池的數據輸入人工智能，以推斷電池內部溫度。此類數據可以在由電池供電的設備中進行處理，或者與云計算相連。如果電池發生熱失控，該設備可經編程，將電池關閉會斷開，以免電池變熱起火或是引發爆炸。

憑借上述創新，鋰離子電池可通過將數百塊電池綁在一起，擴展到更多的工業應用中。據Fang教授所說，鋰離子技術越來越多地應用于大規模電網中，以存儲和排放太陽能和風能等可持續技術產生的電力。