El futuro de los vehículos eléctricos está a punto de cambiar drásticamente gracias a una innovación en inteligencia artificial. Un nuevo estudio ha desarrollado un modelo basado en inteligencia artificial que permite predecir con una precisión sin precedentes el estado de salud de las baterías.
Esta tecnología podría marcar un antes y un después en la forma en que los conductores y fabricantes gestionan el mantenimiento de sus baterías, aumentando su vida útil y reduciendo costes operativos.
El problema crítico de la degradación de las baterías
Las baterías son el corazón de los vehículos eléctricos, pero su rendimiento se degrada con el tiempo debido a los ciclos de carga y descarga. Saber cuánto tiempo seguirá funcionando una batería de manera eficiente es clave para la seguridad y el ahorro de los usuarios.
Hasta ahora, la predicción de la vida útil de las baterías dependía de métodos tradicionales, como el análisis de resistencia interna y curvas de carga/descarga. Sin embargo, estos enfoques presentan limitaciones en precisión y velocidad de cálculo.
Inteligencia artificial y lenguaje natural para proteger las baterías
Un equipo de investigadores de varias universidades de prestigio ha desarrollado un nuevo modelo basado en inteligencia artificial, específicamente en modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés). Esta tecnología, que ya ha revolucionado campos como la traducción automática y la generación de texto, ahora está siendo aplicada para analizar el estado de salud (SoH), no confundir con el estado de carga (SoC), y predecir la vida útil restante (RUL) de las baterías de vehículos eléctricos.
El modelo analiza datos de descarga y ciclos de carga de baterías de iones de litio de tipo titanio (LTO) en distintas condiciones de uso. Gracias al empleo de Análisis de Voltaje Diferencial (DVA), la IA es capaz de detectar patrones de degradación antes de que sean evidentes con los métodos tradicionales.
Resultados asombrosos con una precisión sin precedentes
Las pruebas realizadas en ocho celdas de batería LTO durante más de 500 ciclos de carga demostraron que el modelo basado en IA superó con creces los enfoques tradicionales. Con un margen de error medio de solo 0,87%, este sistema ofrece predicciones extremadamente precisas. Esto permitiría a los fabricantes y usuarios tomar decisiones informadas sobre el mantenimiento y reemplazo de las baterías, evitando fallos inesperados y reduciendo costes.
Además, la capacidad del modelo para analizar datos en tiempo real significa que podría integrarse directamente en los sistemas de gestión de baterías (BMS) de los vehículos eléctricos, proporcionando alertas tempranas sobre posibles fallos y optimizando el rendimiento de las baterías.
La aplicación de IA para el monitoreo de baterías podría tener un impacto significativo en el mercado de los vehículos eléctricos. Con baterías más duraderas y eficientes, los fabricantes podrían ofrecer garantías más extensas y los consumidores podrían confiar en una mayor vida útil de sus vehículos. Además, las flotas de transporte eléctrico, como autobuses y camiones, podrían beneficiarse enormemente al reducir el mantenimiento y mejorar la previsibilidad de sus costes operativos.
Esta innovación marca un hito en la gestión de baterías para vehículos eléctricos. Gracias a la combinación de IA y el análisis avanzado de datos, el futuro de los vehículos eléctricos se convierte en más eficiente y rentable que nunca. Con una vida útil más prolongada y una mejor gestión de los recursos, estamos un paso más cerca de una revolución sostenible en el transporte eléctrico.