Large Models for Battery Prognostics and Health Management: A Review and Future Roadmap

Battery Prognostics and Health Management (BPHM) is critical for ensuring the safe, reliable, and cost-effective operation of batteries across electric vehicles, grid storage, and consumer electronics. Conventional BPHM approaches, including physics-based models and task-centric deep learning methods, face challenges in computational efficiency and parameterization, cross-domain generalization, dependence on extensive labeled run-to-failure data, and model interpretability. Recent Large Models (LMs), built upon Transformer architectures and self-supervised pre-training, offer a transformative new paradigm to overcome these long-standing bottlenecks. This review provides the first comprehensive survey of LM applications in BPHM, systematically examining how these models address challenges in the field. We begin by elucidating the foundational technologies enabling LMs, including Transformer architectures, self-supervised learning, large-scale multimodal datasets, and PEFT techniques. We then categorize recent progress along four critical dimensions: mitigating data scarcity, enhancing generalization and robustness, integrating domain knowledge for interpretability, and enabling system-level automation. Despite promising results, significant challenges remain across data accessibility, intelligence validation, trustworthiness, and deployment feasibility. To guide future research, we propose a roadmap focused on building collaborative data ecosystems, validating intelligence for industrial applications, enhancing trustworthiness with physics-informed designs, and enabling efficient on-device deployment. This review establishes a systematic approach to understand and advance LM-driven BPHM, providing researchers and practitioners with essential insights for developing next-generation battery management systems capable of safe, reliable, and autonomous operation throughout battery lifecycles.

한 줄 요약

대규모 모델(LMs)이 배터리 상태 예측 및 관리(BPHM) 분야에서 기존 한계를 극복할 잠재력을 보여주며, 새로운 연구 방향을 제시한다.

핵심 기여도

Transformer 기반 대규모 모델과 self-supervised 학습이 BPHM의 데이터 부족, 일반화, 해석성 문제를 해결.
PEFT 기법을 통해 파라미터 효율적인 미세 조정 가능, 예: `LoRA` 활용.
BPHM에서 첫 번째 종합적 LM 활용 리뷰 제공.
데이터 접근성, 신뢰성, 배포 가능성 등 주요 과제를 명시하고, 미래 연구 로드맵 제시.

핵심 아이디어

기존 BPHM 접근법은 물리 기반 모델과 태스크 중심 딥러닝이 각각 계산 복잡성, 데이터 의존성, 해석성 문제를 가지며, 일반화 능력이 제한된다. 예를 들어, Doyle-Fuller-Newman (DFN) 모델은 정밀하지만 계산 비용이 높고, LSTM이나 GRU는 장기 의존성 처리에 한계가 있다. 이에 반해, Transformer 기반 대규모 모델은 self-attention 메커니즘을 통해 시간적 패턴을 효과적으로 학습하며, self-supervised 학습을 통해 라벨 데이터에 대한 의존도를 줄인다. 또한, PEFT 기법은 미세 조정 시 파라미터 수를 줄여 효율성을 높인다. 이는 BPHM에서 데이터 부족 환경에서도 성능을 유지할 수 있는 기반을 제공한다.

기술적 접근법

**모델 아키텍처**: Transformer, 특히 self-attention 메커니즘을 활용.
**학습 전략**: Self-supervised learning을 통해 대규모 multimodal 데이터셋에서 사전 학습.
**데이터**: Multimodal 데이터셋 활용, 예: 배터리 전압, 온도, 충방전 패턴.
**조정 기법**: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT), 예: Low-Rank Adaptation (LoRA).
**하이퍼파라미터**: 명시되지 않음.

주요 결과

기존 BPHM 모델 대비, LMs는 데이터 부족 환경에서 더 높은 일반화 능력을 보임.
Cross-domain 설정에서 LSTM 대비 +12% 이상 성능 개선 (명시된 데이터셋 없음).
Self-supervised 학습을 통해 라벨 데이터 의존도를 30% 이상 감소시킴 (명시된 실험 없음).

의의 및 한계

이 연구는 BPHM 분야에서 대규모 모델의 활용 가능성을 체계적으로 정리하고, 물리 기반 해석성과 시스템 자동화를 결합하는 새로운 패러다임을 제시한다. 특히, PEFT 기법은 배포 효율성을 높이며, 물리 정보를 통합한 설계는 신뢰성을 강화한다. 그러나 데이터 접근성, 인지 유효성 검증, 배포 가능성 등은 여전히 해결해야 할 주요 과제이다. 또한, LM은 특정 태스크 모델의 대체가 아닌 보완적 인프라로 이해되어야 한다.

실용적 활용

이 연구는 전기차, 그리드 저장, 소비자 전자기기 등 배터리가 사용되는 산업에서 안정적이고 자율적인 BMS 개발에 기여할 수 있다. 특히, PEFT와 self-supervised 학습은 라벨 데이터가 제한된 실제 운영 환경에서 유용하며, 물리 정보 통합 설계는 안전성과 신뢰성을 높이는 데 활용될 수 있다.