Dieser Artikel stellt ein umfassendes Python-Framework zur Optimierung von Lithium-Batterieherstellungsparametern vor, das maschinelle Lern-Ersatzmodelle, multikriterielle genetische Algorithmen (NSGA-II) und SHAP-Erklärbarkeit nutzt. Der Ansatz trainiert 11 verschiedene ML-Modelle zur Vorhersage der Batterieleistung und verwendet dann NSGA-II, um optimale Prozessparameter zu finden, die mehrere Ziele ausgleichen. Die SHAP-Analyse bietet Interpretierbarkeit, indem sie identifiziert, welche Parameter die Ergebnisse am meisten beeinflussen. Diese Pipeline ist für industrielle KI-Anwendungen hochrelevant, bei denen prädiktive Modellierung, Optimierung und Erklärbarkeit zusammenwirken müssen.
Ein Python-Framework, das 11 ML-Ersatzmodelle, NSGA-II und SHAP zur Optimierung von Lithium-Batterieparametern kombiniert.