为表彰和激励青年科学家，结合第六届世界人工大会青年优秀论文评选，8月24日，2023世界人工智能大会青年优秀论文奖颁奖仪式暨青年科学家论坛在沪举行。

获奖者代表，中山大学物理学院副教授张云蔚分享了《机器学习结合阻抗谱技术预测锂电池老化》。文章设计了一种通过向电池发送电脉冲并测量其反应来监测电池的方法，并应用机器学习模型识别电反应的具体特点，从而为电池退化的物理机制提供线索。该研究被Nat.Comm评为2020年Top 50物理论文。

“未来10至15年，我们国家会面临第一批新能源汽车中大容量电池的报废，如何去有效地利用这些所谓将被浪费掉的资源，是可以通过人工智能模型来准确预测锂电池的健康状态和剩余使用寿命的。”张云蔚告诉记者，“如果没有这个模型，传统的电池诊断方法是通过循环充放电，检测锂电池的电流、电压等宏观数据，这种方法可能需要花费一整天时间，而且准确率不高。”

而通过人工智能模型检测，仅需10至15分钟，且预测准确度比传统的电池诊断方法高10倍左右。“这对我们做电池的回收利用和二次检测，节省了很大的时间和人力成本。”

据悉，四年来，世界人工智能大会青年论文奖的影响力不断增强。今年收到海内外投稿235篇，比上届增加了80篇，来自美国、新加坡国、澳大利亚、英国等海外著名大学投稿数量，占总投稿数量的14%。不少论文发表在CVPR、IEEE系列期刊等国际人工智能顶级学术会议或者权威期刊上，代表青年科学家和学者近年来的最高学术水平，很多论文已经是学术高被引文章。

头图为张云蔚在分享《机器学习结合阻抗谱技术预测锂电池老化》。市科协供图