O echipă de oameni de știință condusă de Dr. Gareth Conduit la Institutul de Cercetare și Inginerie a Materialelor de la A * STAR și Universitatea Tehnologică Nanyang au folosit AI pentru prezicerea stărilor bateriei vehiculelor electrice și pentru a oferi o predicție „exactă” pentru starea celulelor litiu-ion de sarcină și sănătate.
Conform articolului publicat, tehnologia modelului de învățare automată bazată pe date ar putea permite producătorilor să încorporeze software-ul direct în dispozitivele lor pentru a-și îmbunătăți durata de viață a ciclului până la 6% față de modelele tipice de baterii care calculează greșit durata de viață cu aproximativ 10%.
Performanța, costul și siguranța bateriilor sunt factorii care determină dezvoltarea cu succes a vehiculelor electrice (EV). De acum, bateriile litiu-ion (Li-ion) sunt preferate în comparație cu alte baterii datorită duratei lor de viață și a densității de energie rezonabile. Cu toate acestea, dacă se continuă cercetarea în continuare a bateriilor Li-ion, aceasta va duce la o dinamică mai complicată a bateriei, unde siguranța și eficiența vor deveni o problemă de îngrijorare. Datorită acestui fapt, un sistem avansat de gestionare a bateriei, care poate optimiza și monitoriza siguranța, este crucial pentru electrificarea vehiculelor.
Au fost implementați algoritmi de învățare automată pentru a prezice starea de sănătate, starea de încărcare și viața utilă rămasă. S-a concentrat pe modele bazate pe date și acestea au fost combinate cu tehnici de învățare automată. Aceste modele par a fi mai puternice și pot prezice fără o cunoștință a priori a sistemului, pe lângă obținerea unei precizii ridicate cu un cost de calcul redus. Odată cu costurile reduse ale dispozitivelor de stocare a datelor și avansarea tehnologiilor de calcul, învățarea automată bazată pe date pare să fie cea mai promițătoare abordare pentru modelarea avansată a bateriilor în viitor.
Scopul studiului este de a produce un efect transformator asupra industriei bateriilor și de a evidenția modul în care învățarea automată poate prezice și îmbunătăți cu precizie sănătatea și durata de viață a unei baterii. Acest lucru va permite producătorilor să încorporeze software-ul direct pe dispozitivele lor cu baterii și să-și îmbunătățească serviciul în viață pentru consumator.