bAittery
bAIttery 2 erweitert das vorherige Projekt, das sich auf die Datenauswertung zur Bestimmung der Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien fokussierte, um neue Funktionen. Die Verarbeitung von bestehenden Datensätzen wurde unter Einsatz von maschinellem Lernen deutlich vereinfacht. Außerdem wurde eine Web-Oberfläche entwickelt, die die wichtigsten Funktionen des Projekts benutzerfreundlich zur Verfügung stellt.
Das Projekt bAIttery 2 wurde ins Leben gerufen um die vielversprechenden Ergebnisse des ersten Projekts zu erweitern und benutzerfreundlich darzustellen. Ziel von bAIttery ist es, die Lebensdauer von Lithium-Ionen-Batterien unter Verwendung von künstlicher Intelligenz zu messen, schätzen und verbessern. Das erste Projekt hat bereits bewiesen, dass künstliche Intelligenz eine nützliche Methode zur Analyse von Messungen verschiedener Lithium-Ionen-Batterien darstellt. Es wurde auch gezeigt, dass die Vorhersage der Lebensdauer von Batterien durch den Einsatz von maschinellem Lernen verbessert werden kann. Der Fokus von bAIttery 2 lag in der Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit und Aufarbeitung der Ergebnisse inklusive deren Darstellung. Das Importieren von Datensätzen wurde durch Einsatz von maschinellem Lernen flexibel gestaltet - die Zuordnung der Daten passiert in vielen Teilen vollautomatisch, während nur geringe Anpassungen nötig sind. Zusammengefasst in einem responsiven Web-Frontend, das auf einer virtuellen Maschine zur Verfügung gestellt wird, können nun gesamte Datensätze importiert, durch ML analysiert und die Ergebnisse anschließend betrachtet werden.