본 논문은 배터리 수명 예측(BLP) 분야의 세 가지 주요 과제(데이터셋 크기 제한, 데이터 다양성 부족, 일관되지 않은 벤치마크)를 해결하기 위해 BatteryLife라는 포괄적인 데이터셋과 벤치마크를 제시한다. 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 제공한다. 특히 아연 이온 배터리, 나트륨 이온 배터리, 그리고 산업용 대용량 리튬 이온 배터리 데이터를 최초로 공개한다. 또한, 다양한 신경망에 적용 가능한 CyclePatch라는 플러그인 기법을 제안하고, 18가지 방법의 광범위한 벤치마크를 통해 기존 시계열 분야의 인기 모델들이 BLP에 적합하지 않을 수 있음을 밝히고, CyclePatch가 모델 성능을 향상시켜 최첨단 벤치마크를 달성함을 보여준다. BatteryLife는 다양한 노화 조건과 영역에서 모델 성능을 평가하며, GitHub에서 공개된다.
