Cercetătorii de la Universitatea din Cambridge au dezvoltat un algoritm de învățare automată care ar putea contribui la reducerea timpilor de încărcare, prelungind și durata de viață a bateriilor vehiculelor electrice.
Un algoritm de învățare automată este un tip de inteligență artificială care permite aplicațiilor software să devină din ce în ce mai precise în prezicerea rezultatelor.
Cercetătorii de la Universitatea Cambridge din Anglia spun că au dezvoltat un nou algoritm de învățare automată care prezice modul în care diferitele modele de conducere afectează performanța bateriei, îmbunătățește siguranța și fiabilitatea.
Cercetătorii cred că algoritmul lor ar putea ajuta șoferii, producătorii auto și companiile să profite la maximum de vehiculele lor electrice, sugerând rute și modele de condus care pot ajuta la minimizarea degradării bateriei și a timpilor de încărcare.
Pe lângă algoritmul de învățare automată, cercetătorii de la Cambridge au dezvoltat o modalitate non-invazivă de a sonda bateriile pentru a obține o viziune holistică asupra stării lor de sănătate, date care sunt apoi introduse în algoritm pentru a ajuta la prezicerea modului în care diferitele stiluri de conducere vor afecta sănătatea bateriei.
Un algoritm de învățare automată poate recomanda rute șoferilor
Cercetătorii cred că, dacă algoritmul lor este dezvoltat comercial, ar putea recomanda rute șoferilor pentru a ajunge de la un punct la altul în cel mai scurt timp, fără a degrada bateria, sau ar putea recomanda cea mai rapidă modalitate de a încărca bateria fără să se degradeze, potrivit The Driven.
„Sănătatea bateriei, ca și sănătatea umană, este un lucru multidimensional și se poate degrada în multe moduri diferite. Modul în care conduceți va afecta modul în care bateria se degradează”, a spus Penelope Jones, de la Laboratorul Cavendish din Cambridge și primul autor al raportului.
Sonda non-invazivă trimite impulsuri electrice într-o baterie și măsoară răspunsul, rezultând o serie de „biomarkeri” ai sănătății bateriei.
Semnalele electrice care revin de la baterie sunt apoi convertite într-o reprezentare a stării de sănătate a bateriei. Aceste semnale au permis algoritmului de învățare automată să prezică modul în care bateria va răspunde în următorul ciclu de încărcare-descărcare, în funcție de cât de repede s-a încărcat bateria și cât de repede va merge mașina data viitoare când va fi pe drum.
Testele cu 88 de baterii comerciale, concentrându-se pe celulele cu oxid de litiu cobalt (LCO), au arătat că algoritmul nu avea nevoie de informații despre utilizarea anterioară a bateriei pentru a crea o predicție precisă.
Pe lângă beneficiul potențial pentru șoferii și producătorii de vehicule electrice, cercetătorii de la Cambridge consideră că algoritmul lor ar putea fi util pentru companiile care operează flote mari de vehicule electrice.