La carga de vehículos eléctricos gobernada por IA podría extender la vida de la batería casi un 23%.

      CORTE MADERA, CALIFORNIA - 15 DE FEBRERO: En una vista aérea, los coches Tesla se recargan en una estación de carga Tesla el 15 de febrero de 2023 en Corte Madera, California. La empresa de coches eléctricos Tesla se está asociando con el gobierno federal de EE. UU. para expandir la infraestructura de carga de vehículos eléctricos en los Estados Unidos. Tesla anunció planes para abrir aproximadamente 7,500 de sus Supercargadores Tesla en el país para todas las marcas de vehículos eléctricos para finales de 2024.

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      A medida que los fabricantes de automóviles presionan por cargadores de vehículos eléctricos más potentes para ofrecer velocidades de carga más rápidas, las baterías podrían verse expuestas como un punto débil. La carga rápida de CC frecuente no es buena para la salud a largo plazo de las baterías de vehículos eléctricos, y las baterías más antiguas son menos capaces de soportar una carga agresiva. Como con tantas otras cosas en el mundo actual, los investigadores querían ver si la IA podría ser una solución.

      En un nuevo artículo publicado por IEEE, investigadores de la Universidad de Tecnología de Chalmers desarrollaron un algoritmo de carga "consciente de la salud" que puede leer el estado de salud de una batería y adaptar el comportamiento de carga en consecuencia a medida que la batería envejece. En simulaciones, esto redujo la degradación proyectada lo suficiente como para prolongar la vida útil de una batería en aproximadamente un 23% mientras se mantenían los mismos tiempos de carga que las baterías nuevas, afirman los investigadores.

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      El algoritmo basado en IA es capaz de interfaciar con un sistema de monitoreo de baterías, "aprendiendo" el estado de salud de la batería a medida que envejece y buscando señales de problemas. Y los investigadores afirman que este método es lo suficientemente efectivo como para eliminar la necesidad de sensores dedicados para monitorear la batería misma. La mayoría de los fabricantes de automóviles ya determinan la salud de la batería monitoreando el voltaje a nivel de celda, pero los investigadores parecen sugerir que sería necesario analizar las reacciones químicas dentro de la celda para producir un efecto equivalente.

      Basado en la salud de una batería, el algoritmo puede ralentizar o acelerar la carga estableciendo diferentes límites de voltaje. Usando este método, la batería simulada completó 703 ciclos de carga y descarga antes de que la capacidad cayera por debajo del 80%, según el artículo. Una batería simulada que se cargó a voltaje constante solo completó 572 ciclos. Y los tiempos de carga se mantuvieron esencialmente iguales, en 24.15 minutos para el método tradicional y 24.12 minutos para el método de IA.

      Los proyectos de investigación prometedores no siempre se convierten en productos comercialmente viables, pero el software que puede monitorear los signos vitales de la batería en tiempo real y ajustar la carga en consecuencia está dando ese salto, ya sea que reciba la etiqueta de "IA" o no. En CES ese año, GBatteries presentó su propio software de carga, mientras que Breathe se originó de un proyecto de investigación del Imperial College London. Este último ahora se está asociando con Volvo para proporcionar software de carga para la nueva generación de vehículos eléctricos del fabricante, comenzando con el EX60 2027. Además de preservar la salud, Breathe afirma que puede mejorar la velocidad de carga hasta en un 15-30% con monitoreo de datos en tiempo real.