Auto elettriche e intelligenza artificiale, svolta totale per le batterie: più durata e sicurezza | Annuncio ufficiale

Un team di ricercatori universitari ha sviluppato un innovativo modello di intelligenza artificiale che promette di migliorare significativamente la durata e la sicurezza delle batterie dei veicoli elettrici. 

Il nuovo approccio consente di mappare in modo dettagliato il ciclo di vita degli alimentatori, consentendo una stima molto più precisa dello stato di salute delle batterie. Questo rappresenta un passo importante per superare uno dei limiti cruciali dell’elettrificazione del settore dei trasporti, ovvero la rapida degradazione delle batterie che può causare sprechi e rallentare la transizione verso l’energia elettrica.

Il modello di AI sviluppato dai ricercatori di Uppsala migliora la robustezza delle previsioni fino al 70%, il che potrebbe avere un impatto significativo sulla durata e sulla sicurezza delle batterie dei veicoli elettrici.

Il sistema sviluppato dai ricercatori dell’Università di Uppsala si basa su un ricco database di dati raccolti da segmenti di ricarica molto brevi, combinati con un modello dettagliato delle reazioni chimiche che avvengono all’interno della batteria.

Questo approccio innovativo consente di mappare in modo dettagliato il ciclo di vita delle batterie, identificando i processi di invecchiamento durante l’uso.

Svolta totale batterie, l’AI che allunga la “vita”

In questo modo, il sistema può fornire una comprensione più approfondita dei meccanismi che influenzano la durata e la sicurezza delle batterie, aprendo la strada a possibili miglioramenti nella progettazione e nella gestione delle batterie stesse.

Il modello sviluppato dai ricercatori dell’Università di Uppsala rappresenta un importante passo avanti nella comprensione e nella gestione delle batterie dei veicoli elettrici.

Intelligenza artificiale e auto elettriche: rivoluzione batterie

Secondo Daniel Brandell, il vantaggio di questo modello sta nella capacità di andare oltre la concezione delle batterie come semplici “scatole nere” energetiche, acquisendo invece una comprensione approfondita dei processi interni per poter migliorare la loro gestione e mantenere la loro efficienza più a lungo.

L’utilizzo di brevi segmenti di dati di carica e scarica riduce la necessità di accesso a dati sensibili e completi, garantendo la sicurezza dei veicoli e la tutela della privacy degli utenti. Questo approccio consente di prevedere e mitigare le problematiche di sicurezza delle batterie, spesso legate a difetti di progettazione o reazioni collaterali.