Pretrained Battery Transformer (PBT): A battery life prediction foundation model

📄 arXiv: 2512.16334v1 📥 PDF

作者: Ruifeng Tan, Weixiang Hong, Jia Li, Jiaqiang Huang, Tong-Yi Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-12-18

备注: 5 figures in the main content

💡 一句话要点

提出预训练电池Transformer（PBT），用于电池寿命预测，显著提升泛化性能。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 电池寿命预测 预训练模型 Transformer 迁移学习 混合专家层 锂离子电池 Foundation Model

📋 核心要点

  1. 电池循环寿命的早期预测对于加速电池研究至关重要，但数据稀缺和异构性阻碍了现有机器学习方法的进展。
  2. PBT通过领域知识编码的混合专家层，从多样化的电池数据集中学习可迁移的表征，从而实现更好的泛化能力。
  3. 实验结果表明，PBT在多个数据集上显著优于现有模型，为电池寿命预测提供了一个强大的基础模型。

📝 摘要（中文）

本文提出了预训练电池Transformer（PBT），这是首个用于电池寿命预测的Foundation Model。该模型通过领域知识编码的混合专家层进行训练。在最大的公开电池寿命数据库上验证表明，PBT从13个锂离子电池（LIB）数据集学习到可迁移的表征，性能平均优于现有模型19.8%。通过迁移学习，PBT在涵盖各种操作条件、形成协议和LIB化学成分的15个不同数据集上实现了最先进的性能。这项工作为电池寿命预测建立了一个基础模型路径，为通用电池寿命预测系统铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电池循环寿命预测问题。现有方法受限于数据稀缺和异构性，难以在不同工况、化学成分的电池上实现良好的泛化性能。因此，需要一种能够从多样化数据中学习通用表征的模型。

核心思路：论文的核心思路是借鉴自然语言处理领域的Foundation Model思想，通过在大量电池数据上进行预训练，使模型学习到通用的电池老化规律表征。然后，通过迁移学习，将预训练模型应用于新的电池数据集，从而提高预测精度和泛化能力。领域知识编码的混合专家层旨在更好地捕捉电池老化的复杂特性。

技术框架：PBT的整体框架基于Transformer架构，并引入了混合专家层（Mixture-of-Experts, MoE）。MoE允许模型根据输入数据的不同特征，选择不同的专家网络进行处理，从而提高模型的表达能力。整个流程包括：1）数据预处理；2）PBT预训练；3）迁移学习（在新数据集上进行微调）。

关键创新：PBT的关键创新在于：1）首次将Foundation Model的思想应用于电池寿命预测领域；2）通过领域知识编码的混合专家层，提高了模型对电池老化过程的建模能力；3）构建了基于Transformer的电池寿命预测模型，能够有效捕捉电池数据中的时序依赖关系。

关键设计：PBT的关键设计包括：1）混合专家层的具体结构和专家网络的选择；2）预训练目标函数的选择，例如，可以使用自监督学习方法，预测电池的剩余寿命；3）Transformer的层数、注意力头数等超参数的设置；4）迁移学习时的微调策略，例如，可以只微调部分参数，以避免过拟合。

📊 实验亮点

PBT在最大的公开电池寿命数据库上验证，性能平均优于现有模型19.8%。通过迁移学习，PBT在涵盖各种操作条件、形成协议和LIB化学成分的15个不同数据集上实现了最先进的性能。这些结果表明，PBT具有很强的泛化能力和迁移学习能力，能够有效解决电池寿命预测中的数据稀缺和异构性问题。

🎯 应用场景

PBT可应用于电池研发、生产和部署等多个领域。在研发阶段，可以加速新型电池材料的筛选和优化。在生产阶段，可以实现电池质量的早期预测和控制。在部署阶段，可以为电池管理系统提供更准确的寿命预测，从而优化电池的使用策略，延长电池的使用寿命，并降低电池更换成本。未来，PBT有望成为通用电池寿命预测系统的核心组成部分。

📄 摘要（原文）

Early prediction of battery cycle life is essential for accelerating battery research, manufacturing, and deployment. Although machine learning methods have shown encouraging results, progress is hindered by data scarcity and heterogeneity arising from diverse aging conditions. In other fields, foundation models (FMs) trained on diverse datasets have achieved broad generalization through transfer learning, but no FMs have been reported for battery cycle life prediction yet. Here we present the Pretrained Battery Transformer (PBT), the first FM for battery life prediction, developed through domain-knowledge-encoded mixture-of-expert layers. Validated on the largest public battery life database, PBT learns transferable representations from 13 lithium-ion battery (LIB) datasets, outperforming existing models by an average of 19.8%. With transfer learning, PBT achieves state-of-the-art performance across 15 diverse datasets encompassing various operating conditions, formation protocols, and chemistries of LIBs. This work establishes a foundation model pathway for battery lifetime prediction, paving the way toward universal battery lifetime prediction systems.