EVバッテリー寿命予測：2,700台以上に適用・モデル性能を4.6倍まで改善

電気自動車（EV）の商用化とともにリチウムイオンバッテリーの残存寿命を正確に予測し、バッテリーライフサイクルに応じて管理する需要が急増。しかし多くの場合、バッテリーの保証寿命までバッテリー使用期間が達することが少なく、活用できるデータも著しく不足。電気自動車の種類、バッテリースペックなどの断片的なルールベースでの従来のバッテリー寿命予測は精度が落ちるため、実運行パターンを考慮したパーソナライズされたバッテリー寿命予測に対する必要が増加。

1,000台を越える実際の車両運行にデータ収集装置を取り付け、そこから走行・充電・駐車などの関連データをリアルタイムで収集。収集したバッテリー管理システム（Battery Management System）データと運行パターンを分析し、商用電気自動車（EV）のバッテリー残存寿命を予測するモデルを開発。また、多様な運行パターンと運行条件および環境が反映されるよう運行パターンを週単位で分析し、モデルを精緻化することで予測精度を向上。