中國基建報訊（區(qū)明玥 報道）澳門理工大學(xué)應(yīng)用科學(xué)學(xué)院計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)博士學(xué)位課程博士生王奇隆在教授謝丹嬋、副教授鄧樹杰以及意大利博洛尼亞大學(xué)教授Giovanni Pau指導(dǎo)下，共同于國際學(xué)術(shù)期刊《IEEE Transactions on Transportation Electrification》(IEEE交通電氣化匯刊)發(fā)表論文“Decentralized Deep Learning Approach for Lithium-Ion Batteries State of Health Forecasting Using Federated Learning” (基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)之分散式深度學(xué)習(xí)鋰離子電池健康度預(yù)測），為可持續(xù)交通發(fā)展及推動電動車和電池的潛力帶來智能解決方案，為智慧交通提供科研支持。
《IEEE交通電氣化匯刊》專注于與電動車相關(guān)的元件、電網(wǎng)接口技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、動力、能源轉(zhuǎn)換和驅(qū)動等相關(guān)重點(diǎn)研究，最新的影響因子為7。期刊同時收錄于SCIE和Scopus等國際知名數(shù)據(jù)庫，于SCIE“工程：電子與電氣”和“運(yùn)輸科技”領(lǐng)域內(nèi)分別位列前10.23%和13.04%。
準(zhǔn)確預(yù)測電池健康狀態(tài)對電動車的可靠性和行駛安全至關(guān)重要。常見的基于深度學(xué)習(xí)的電池健康預(yù)測方法通常依賴集中式數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和改進(jìn)預(yù)測模型。然而，集中式方法存在數(shù)據(jù)隱私和可擴(kuò)展性等方面的挑戰(zhàn)。本研究提出了一種基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的分散式模型訓(xùn)練方法，能夠在保障駕駛者隱私、有效利用車載計算資源、并快速整合新數(shù)據(jù)的情況下，準(zhǔn)確預(yù)測電池的衰退。針對電動車應(yīng)用場景，本研究還提出了一種應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)訓(xùn)練的客戶端選取策略，這一策略能夠在分散式訓(xùn)練中提高模型的準(zhǔn)確性，并達(dá)到與集中式訓(xùn)練相近的效果。
本研究是該領(lǐng)域首批關(guān)注分散式相關(guān)問題的探索之一。通過準(zhǔn)確且可靠的電動車電池健康預(yù)測，可以有效促進(jìn)電動車產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，有助于提升電動車的使用壽命和性能，同時也提高了整體駕駛安全及體驗(yàn)。此外，這種分散式方法有助于在更大范圍內(nèi)保障用戶數(shù)據(jù)隱私，并減少集中式數(shù)據(jù)存儲的風(fēng)險。
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