经过三轮评审,由潘云鹤院士担任组长、蒋昌俊院士担任副组长的评审组选出10篇优秀论文,覆盖计算机视觉与模式识别、人工智能应用、AI for Science(人工智能驱动的科学研究)、人工智能数学基础、智能机器人、智能芯片与系统、自然语言处理等7个细分领域。
作为AI for Science领域的优秀论文,张云蔚撰写的《机器学习结合阻抗谱技术预测锂电池老化》摘得SAIL奖。“我觉得获奖的一个原因,是我的论文很有实用性吧。”张云蔚告诉记者。在博士后研究期间,她开始用人工智能技术,研究锂电池老化评估和预测问题。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,这种方法不仅耗时长,而且准确率不高。针对这个缺陷,她提出的新方法是:检测锂电池的电化学阻抗谱这一介观数据,在机器学习的基础上,通过高斯回归模型预测电池健康状态和剩余使用寿命。