機械学習における電池に関する技術は、主に電圧や電力の検出を通じて電池の状態管理や充電制御を最適化する技術群で構成される。ｉｃや基板上のセンサーによって得られる電圧や電流のデータを機械学習モデルが解析し、電池の劣化や充電効率の予測、最適な充電タイミングの指令へと変換する。また、ｕｓｂや無線通信技術を利用して電池残量や充電状態の遠隔監視を実現し、サーバーを介した複数車両やロボットシステムの電源管理に活用される。二次電池や燃料電池を対象にした技術も含まれ、これらの発電方式の特性を踏まえた制御アルゴリズムの開発が進む。例えば、車両の走行やロボットの関節・アームの駆動に必要な電力配分を機械学習で最適化し、モーターやシャフトの効率的な動作に寄与する。さらに、内視鏡やカプセル型医療機器の電極やｌｅｄ光源の電池消費予測に機械学習を応用し、観察や診断の継続時間延長に貢献する。これらの技術は電波やｒｆｉｄ通信を活用して体腔内からの信号の送信および受信を効率化し、装置全体の電力管理を高度化することにも繋がる。蓄積された電極や脈波、心電図などの生体情報のデータ活用により、電池負荷の最小化と安定稼働のバランスをとる機械学習技術が発展している。
