美国国家标准与技术研究院（NIST）最近开发出一种创新的人工智能技术，可以在锂离子电池发生火灾前，借由声音进行提前预警。这项技术旨在解决现有烟雾探测器无法及时侦测锂离子电池火灾的问题，为居家与商业环境带来更高的安全保障。
锂离子电池因其能够在有限空间内存储大量能量而广受欢迎，从智能手机、笔记本到电动自行车和电动汽车，这种电池随处可见。然而，正因为其高能量密度，一旦过热或损坏，锂离子电池便会产生火灾甚至爆炸。这种火灾尤其危险，因为它们会极速升温并在极短时间内达到高温。据NIST报告指出，一个锂离子电池在发生火灾时可喷出高达1100°C（2012°F）的火焰，几乎相当于喷灯的温度，且能在一秒内达到如此高温。
这与其他一般住宅火灾的特性截然不同。一般火灾通常由闷烧或小火苗开始，这可以为烟雾探测器发出警报提供了较充裕的时间。但锂离子电池的火灾则不一样，火势会在短短几秒内迅速升温并蔓延，因此传统烟雾探测器往往无法及时发现火灾并警告人们。
根据2023年的数据，纽约市消防局共处理了268起由电动自行车电池引发的住宅火灾，这些火灾共造成150人受伤和18人死亡。这样的案例显示，锂离子电池的火灾问题正在增长，亟需更有效的预警系统。
如果锂离子电池过热或损坏，可能会发生称为热失控的化学反应。这项实验由西安科技大学与美国国家标准暨技术研究院（NIST）合作进行，旨在记录锂离子电池在热失控发生之前和期间所发出的声音。
NIST的研究团队，包含Wai Cheong“Andy”Tam和Anthony Putorti，在研究锂离子电池火灾的过程中，注意到一个关键细节：在火灾发生前，电池内部的化学反应会导致压力升高，进而使电池开始膨胀。当压力达到一定程度时，硬壳电池中的安全阀会破裂，发出一声独特的“咔嚓－嘶”声，类似于打开汽水瓶盖的声音。
虽然这种声音在先前的研究中已有所记录，但将其用于早期预警系统的难题在于，世界上存在许多类似的声音，如用订书机、掉落的回纹针等，这些声音若被错误识别，会导致误报。为了克服这一挑战，研究人员决定运用人工智能技术来开发一个能够精准识别这种声音的算法。
为了训练AI，研究人员与中国西安科技大学的实验室合作，录制了38个爆炸中的锂离子电池声音样本。之后，他们调整了这些声音的音高与播放速度，创建了超过1,000个不同的声音样本，供AI学习破裂安全阀的特定声音。研究团队使用一个装有麦克风的摄像机，进行了各种测试，结果显示该系统能在94%的情况下正确侦测到过热电池的声音。
NIST的Tam指出：“我尝试使用各种不同的噪音来混淆算法，包括人走路、关门、打开可乐罐的声音。结果只有极少数情况能够混淆探测器。”这显示出这项AI技术在实际应用中能够有效分辨目标声音，进而降低误报的机率。
根据NIST的测试，电池内的安全阀在电池发生灾难性故障前大约两分钟会破裂。这样的提前预警时间对于居家和商业场所而言极为宝贵，因为即使只有一分钟的额外时间，也能让人们迅速采取行动，减少火灾的伤害与损失。
研究人员计划将此技术应用到更多种类的电池和不同型号的麦克风上，以进一步验证其效果并增加可靠性。他们还计划在实际场景中进行更多测试，以确认在更多样化的声音背景下，该技术仍然能保持高效。
NIST的这项技术未来有望被用来制造新型火灾警报器，这种警报器可以安装在住宅、办公楼、仓库以及停放大量电动汽车辆的车库中。当检测到锂离子电池即将发生火灾时，这些警报器可以即时发出警报，给人们足够的时间进行疏散和应对。
随着锂离子电池被广泛应用于现代生活，从移动设备到大型电动设备，这类技术的需求将日益增长。NIST指出：“与锂离子电池维持良好关系的关键，或许就在于仔细倾听。”
这项研究已在第13届亚太火灾科学与技术研讨会上发布，并且NIST研究团队已经为此技术申请了专利。他们表示，这仅是开始，未来还会针对不同类型的电池进行扩展研究，以进一步提高预警系统的适用性和可靠性。
锂离子电池的普及虽然便利了人们的生活，但也带来了潜在的安全隐患。NIST开发的这项AI技术，不仅为锂离子电池火灾提供了早期预警方案，还为火灾预防科技开辟了新领域。这种预警系统一旦进一步完善并普及，有望在住宅、商业建筑和各类公共场所中扮演关键角色，有效减少火灾带来的风险和伤害。随着研究的深入，我们期待未来能看到这项技术在更多领域得到应用和推广，保障人们的安全。
