bsebench-org/tri-attia-fast-charge-2020-raw

--- title: Closed-loop optimization of extreme fast charging for batteries license: cc-by-4.0 pretty_name: Closed-loop optimization of extreme fast charging for batteries tags: - bsebench - batteries - fast-charging - raw-mirror - materials-science --- # Closed-loop optimization of extreme fast charging for batteries BSEBench status: `raw_mirror_pending_validation` This dataset repository is a raw mirror of the TRI Energy & Materials Data / data.matr.io project "Closed-loop optimization of extreme fast charging for batteries using machine learning". The source describes commercial lithium-ion phosphate (LFP)/graphite cells cycled under fast-charging conditions for the associated Nature publication. Source page: https://data.matr.io/ Project URL: https://data.matr.io/1/projects/5d80e633f405260001c0b60a DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-020-1994-5 License: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) Source institution/credibility: Stanford University / MIT / Toyota Research Institute Download date: 2026-05-08 ## Contents The files under `source_files/` are the official source downloads retrieved from `https://data.matr.io/1/api/v1/file/<file_id>/download` and organized by source file kind and batch. No scientific data values were transformed. Actual downloaded source payload: | Kind | Files | Bytes | |---|---:|---:| | MATLAB struct files | 5 | 3975095856 | | JSON structure ZIP files | 5 | 6855320161 | | Raw CSV data files | 236 | 11275069907 | | Metadata CSV files | 236 | 124514 | | Schedule files | 236 | 5038701 | | Total source files | 718 | 22110649139 | `SOURCE_FILE_MANIFEST.json` records the official file IDs, source URLs, source API metadata, local paths, and measured local byte counts. `SHA256SUMS.txt` records checksums for uploaded files. ## Provenance Notes The TRI catalog page lists this dataset with license CC BY 4.0, and the project API page includes the citation and DOI for Attia et al. (2020). The Nature article data-availability section links the study datasets to `https://data.matr.io/1/`. Some `size` values returned by the source API differ from the byte counts of the redirected downloadable assets, especially JSON-structure ZIP archives. This mirror treats the actual downloaded files and SHA-256 checksums as authoritative and records both API-reported and measured sizes in `SOURCE_FILE_MANIFEST.json`. ## Citation Attia, P. M., Grover, A., Jin, N. et al. Closed-loop optimization of fast-charging protocols for batteries with machine learning. Nature 578, 397-402 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-1994-5 ## License The source page and API configuration identify the dataset license as Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Users should follow the source license and cite the original work.This dataset is a raw mirror of the TRI Energy & Materials Data / data.matr.io project Closed-loop optimization of extreme fast charging for batteries using machine learning. It describes commercial lithium-ion phosphate (LFP)/graphite cells cycled under fast-charging conditions for the associated Nature publication (Attia et al., 2020). The dataset includes various file types such as MATLAB struct files, JSON structure ZIP files, raw CSV data files, metadata CSV files, and schedule files, totaling 718 files with approximately 22.1 GB in size. The data is provided by Stanford University, MIT, and Toyota Research Institute for machine learning and battery charging protocol optimization research.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在电池快充协议机器学习优化研究脉络中，该数据集以原始镜像方式建立。其构建遵循来源可追溯与数据保真原则，自TRI Energy & Materials Data / data.matr.io项目API获取官方文件，按源文件类型与批次归档于source_files/目录，覆盖MATLAB结构文件、JSON结构压缩包、原始CSV、元数据CSV及调度文件共718件，总量约22.1 GB，未对科学数据值作变换；并以SOURCE_FILE_MANIFEST.json记录文件ID、来源URL、API元数据、本地路径与实测字节数，以SHA256SUMS.txt提供校验和，确保镜像可审计。

使用方法

面向电池快充建模、协议优化复现与基准评测，使用者可自source_files/按类型与批次提取数据，结合SOURCE_FILE_MANIFEST.json追溯官方文件ID、来源URL及本地字节数，并利用SHA256SUMS.txt校验文件完整性。处理MATLAB结构、JSON结构压缩包、原始CSV、元数据CSV与调度文件时，宜依原始格式解析并保持字段语义不变。鉴于部分来源API报告的size与重定向下载资产实测字节数存在差异，应以实际下载文件及SHA-256校验值为准。使用须遵循CC BY 4.0许可，引用Attia等2020年Nature论文及DOI。

背景与挑战

背景概述

在锂离子电池极速充电与机器学习交叉研究中，该数据集源自Attia等2020年发表于Nature的闭环优化工作，由斯坦福大学、麻省理工学院与丰田研究院合作完成，核心问题在于以数据驱动方式设计兼具安全、寿命与效率的极速充电协议。其采用商用磷酸铁锂/石墨电芯循环实验，经由闭环优化框架探索充电策略空间。该工作为电池快充协议优化树立了机器学习与实验闭环结合的范式，促进了材料科学、电池管理与可复现数据共享，亦成为后续快充基准研究的重要原始数据来源。当前仓库为TRI Energy & Materials Data项目的原始镜像，保留官方MATLAB、JSON、CSV及调度文件。

当前挑战

在极端快充领域，核心挑战在于多目标优化的内在冲突：缩短充电时间往往加剧析锂、产热与容量衰减，而传统试错实验受制于高昂成本、长周期与庞大参数空间，难以高效定位稳健协议。该数据集的构建亦面临显著工程难题：原始资料规模约22 GB、共718个文件，涵盖MATLAB结构、JSON压缩包、原始CSV、元数据与调度文件等多源异质格式；源API所示大小与重定向下载资产字节数存在差异，需以实际文件和SHA-256校验为权威；镜像尚处待验证状态，要求严格保全来源、文件标识与可追溯性，避免科学数值转换。

常用场景

经典使用场景

在极端快充与电池寿命预测交叉领域，tri-attia-fast-charge-2020-raw数据集构筑了机器学习闭环优化的原始实验基准。其经典使用场景聚焦于利用LFP/石墨商用电芯在多种快充协议下的循环数据，将早期电压、电流、温度及容量衰减轨迹输入预测模型，估算长周期寿命并筛选高效充电策略。研究者常以raw CSV、调度文件与元数据为输入，复现或扩展贝叶斯优化流程，在有限实验预算下搜索兼顾充电速度与衰减抑制的协议空间。该数据集因此成为电池快充优化、早期寿命预测与主动学习策略评估的标准化试验场，支撑可复现的算法比较与模型泛化检验。

解决学术问题

面对锂离子电池快充协议优化中实验成本高昂、参数搜索空间庞大且寿命评估周期漫长的学术难题，该数据集提供了系统化、可溯源的循环实验记录。它缓解了传统试错法效率低下与数据孤岛问题，使研究者能够在统一基准上检验机器学习模型对电池衰减的预测能力，并比较不同闭环优化策略的采样效率。借助早停机制与代理模型，学术工作得以在少量循环内推断长期寿命，降低实验资源消耗。该资源还促进了电池科学、材料表征与机器学习方法的交叉验证，为快充协议设计建立可复现的方法论基础，对推动数据驱动电池研究具有显著意义。

实际应用

立足电动汽车、无人机与消费电子对极速充电的迫切需求，该数据集所承载的快充循环信息可直接服务于充电策略设计与电池管理系统开发。工程人员能够利用其协议与响应数据训练寿命预测模型，评估不同充电倍率、温度条件和截止电压对容量保持率的影响，从而在缩短充电时间的同时抑制析锂与加速老化。该数据集还可用于构建数字孪生电池模型、在线健康状态估计与自适应充电控制算法，并为充电桩策略优化、电池质保评估和车队能量管理提供实验依据。其实际价值在于将实验室闭环优化结果迁移至真实应用场景，支撑更安全、更耐久的快充解决方案。

数据集最近研究

最新研究方向

在极端快充与电池寿命、热安全矛盾日趋尖锐的背景下，tri-attia-fast-charge-2020-raw所承载的LFP/石墨商用电池闭环优化数据，正推动研究从单一充电时间最优转向多目标、跨体系与可复现的智能协议发现。当前前沿聚焦贝叶斯优化、主动学习与物理信息神经网络融合，在热-电-老化耦合约束下探索极速充电策略的可迁移性、寿命预测及早期析锂诊断。BSEBench等基准化工作亦围绕原始镜像校验、跨实验室复现与标准化评测展开。相关热点涵盖自主实验室、电池数字孪生及机器学习加速材料发现。该数据集为高保真快充协议设计提供关键数据基座，对提升电池智能管理、加速电动交通普及与电网互动具有深远意义。