BatteryLife 데이터 세트는 홍콩과학기술대학교와 CALB 중신항 연구팀이 2025년에 발표한 배터리 수명 예측 데이터 세트입니다. 관련 논문 결과는 다음과 같습니다.BatteryLife: 배터리 수명 예측을 위한 포괄적인 데이터 세트 및 벤치마크". 이 데이터 세트는 원래 배터리 수명 예측 연구를 지원하기 위해 만들어졌습니다. 16개의 서로 다른 데이터 세트를 통합하고 998개의 배터리에서 9만 개 이상의 샘플을 제공하며, 각 샘플에는 수명 레이블이 지정되어 있습니다. BatteryLife 데이터 세트는 이전에 가장 큰 배터리 수명 리소스였던 BatteryML보다 2.4배 더 큽니다. 이 데이터 세트는 규모가 클 뿐만 아니라, 매우 다양합니다. 여기에는 8가지 배터리 형식, 80가지 화학 물질, 12가지 작동 온도, 646가지 충전/방전 프로토콜이 포함됩니다. 기존의 가장 큰 배터리 수명 리소스와 비교했을 때 BatteryLife는 각각 형식, 화학 성분, 작동 온도 및 충전/방전 프로토콜 측면에서 4배, 16배, 2.4배 및 3.4배 더 다양한 기능을 제공합니다. BatteryLife는 또한 배터리 수명 예측을 위한 포괄적인 벤치마크를 제공합니다. 이 연구에서는 코드 저장소에 18개의 벤치마크 방법에 대한 오픈 소스 코드를 제공합니다. 여기에는 널리 사용되는 배터리 수명 예측 방법, 시계열 분석에서 널리 사용되는 기준선, 그리고 이 연구에서 제안된 일련의 기준선이 포함됩니다.

소환

@inproceedings{10.1145/3711896.3737372,
author = {Tan, Ruifeng and Hong, Weixiang and Tang, Jiayue and Lu, Xibin and Ma, Ruijun and Zheng, Xiang and Li, Jia and Huang, Jiaqiang and Zhang, Tong-Yi},
title = {BatteryLife: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Battery Life Prediction},
year = {2025},
isbn = {9798400714542},
publisher = {Association for Computing Machinery},
address = {New York, NY, USA},
url = {https://doi.org/10.1145/3711896.3737372},
doi = {10.1145/3711896.3737372},
booktitle = {Proceedings of the 31st ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining V.2},
pages = {5789–5800},
numpages = {12},
location = {Toronto ON, Canada},
series = {KDD '25}
}