La tecnología de carga de baterías para vehículos eléctricos siempre ha tenido que encontrar el equilibrio adecuado entre la velocidad de carga y la vida útil de la batería. Si la velocidad de carga es demasiado rápida , la batería se desgasta. Si la carga es demasiado lenta, nadie queda satisfecho.
Los investigadores Meng Yuan, de la Universidad Victoria de Wellington, y Changfu Zou, de la Universidad Tecnológica de Chalmers en Suecia, podrían haber resuelto este problema de larga data utilizando una técnica de IA llamada aprendizaje profundo por refuerzo, y los resultados son bastante alentadores.
Su estudio, publicado en IEEE Transactions on Transportation Electrification, presenta un nuevo sistema de carga con inteligencia artificial que aprende a cargar una batería rápidamente a la vez que protege activamente su vida útil a largo plazo.
¿Qué tiene de diferente este nuevo sistema de carga basado en inteligencia artificial?
El sistema utiliza un método de aprendizaje automático llamado TD3, que en pocas palabras significa que la IA aprende por ensayo y error a lo largo de miles de sesiones de carga simuladas. Lo que lo diferencia es que adapta su estrategia de carga en función del grado de degradación de la batería.
La mayoría de los cargadores tradicionales utilizan un procedimiento fijo. Comienzan con la máxima potencia y la van reduciendo a medida que la batería alcanza su capacidad máxima. El problema es que este procedimiento no tiene en cuenta si la batería es nueva o si ya ha pasado por cientos de ciclos de carga.
La nueva estrategia de carga basada en IA evita este problema aprendiendo una relación entre el estado de la batería y el voltaje de carga máximo seguro, y luego utilizando esa información para tomar decisiones más inteligentes en tiempo real.
¿Dura más la batería?
En simulaciones realizadas con un modelo de batería real, el método propuesto extendió la vida útil de la batería en casi un 23 % con respecto a los métodos de carga estándar, alcanzando 703 ciclos completos equivalentes en comparación con solo 572 con la carga convencional. El tiempo de carga también se mantuvo competitivo, en torno a los 24 minutos para una carga del 80 %.
El equipo entrenó todo el sistema en una computadora de escritorio de consumo con un procesador Intel i5 y una GPU NVIDIA RTX 3060. Como señalan los investigadores, esto "demuestra que el marco propuesto se puede entrenar eficazmente en hardware ampliamente disponible sin necesidad de acceder a clústeres de computación de alto rendimiento especializados".
Aún es pronto, y el método necesita ser probado fuera de las simulaciones. Pero si funciona, la carga inteligente podría convertirse discretamente en una de las mejoras más importantes que tendrá tu próximo vehículo eléctrico.