开源项目 Translucent：AI 自主规划硬件实验，1.99 美元跑完电池充电设计
YashasGunderia · x · 2026-11-05
开发者 Yashas Gunderia 为 Meta Global AI Developer Hackathon 打造了 Translucent——面向硬件团队的物理测试基础设施，全开源，含浏览器内可回放的完整调查记录和 demo。
- 核心思路：把「下一个该测什么」变成可自动化流程：记录、失败基线、目标与约束，由 planner 提出实验、人批准、solver 执行、comparator 判定
- 实测案例（LG M50 电池）：Muse Wonder 自写数据导入、拟合实验夹具热模型（0.15 K RMSE），设计出 35.875 分钟充电方案，与知晓隐藏实验室条件的参考控制器持平；全程 13 轮、12 次实验、15.7 分钟、仅 1.99 美元模型开销
- 其他案例包括 1.5C→快充方案优化（28.2 分钟基线提升至 37.2-37.7 分钟且满足电镀/析锂限制）、以及纯浏览器手动批准的演示跑
- 作者面向电池、机器人、电子、材料等领域征集反馈
所属事件:开源 AI 工作台 Translucent 发布：AI 自主设计电池实验(5 条相关)→
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