본 논문은 배터리 수명 예측(BLP) 분야의 세 가지 주요 과제(데이터셋 크기의 제한, 데이터 다양성의 부족, 일관되지 않은 벤치마크)를 해결하기 위해 BatteryLife라는 포괄적인 데이터셋과 벤치마크를 제시합니다. BatteryLife는 기존 최대 데이터셋보다 2.5배 큰 16개의 데이터셋을 통합하여 8가지 형식, 59가지 화학 시스템, 9가지 작동 온도, 421가지 충전/방전 프로토콜을 포함하는 다양한 배터리 수명 데이터를 제공합니다. 특히 아연 이온 배터리, 나트륨 이온 배터리, 산업용 대용량 리튬 이온 배터리 데이터를 최초로 공개합니다. 또한, 다양한 신경망에 적용 가능한 CyclePatch라는 플러그인 기법을 제안하고, 18가지 방법에 대한 광범위한 벤치마크를 통해 기존 시간 시계열 분야의 모델들이 BLP에 부적합할 수 있음을 보이고, CyclePatch가 모델 성능을 향상시켜 최첨단 벤치마크를 달성함을 보여줍니다. BatteryLife는 https://github.com/Ruifeng-Tan/BatteryLife 에서 이용 가능합니다.