Los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que podría ayudar a reducir los tiempos de carga y prolongar la vida útil de la batería en los vehículos eléctricos al predecir cómo los diferentes patrones de conducción afectan el rendimiento de la batería, mejorando la seguridad y la confiabilidad.

Los investigadores, de la Universidad de Cambridge, afirman que su algoritmo podría ayudar a los conductores, fabricantes y empresas a aprovechar al máximo las baterías que alimentan los vehículos eléctricos al sugerir rutas y patrones de conducción que minimicen la degradación de la batería y los tiempos de carga.

El equipo desarrolló una forma no invasiva de probar las baterías y obtener una visión holística del estado de la batería. Luego, estos resultados se incorporaron a un algoritmo de aprendizaje automático que puede predecir cómo los diferentes patrones de conducción afectarán la salud futura de la batería.

Si se desarrolla comercialmente, el algoritmo podría usarse para recomendar rutas que lleven a los conductores de un punto a otro en el menor tiempo posible sin degradar la batería, por ejemplo, o recomendar la forma más rápida de cargar la batería sin que se degrade. Los resultados se informan en la revista Nature Communications .

La salud de una batería, ya sea en un teléfono inteligente o en un automóvil, es mucho más compleja que un solo número en una pantalla. "La salud de la batería, como la salud humana, es algo multidimensional y puede degradarse de muchas maneras diferentes", dijo la primera autora Penelope Jones, del Laboratorio Cavendish de Cambridge. "La mayoría de los métodos para monitorear el estado de la batería asumen que una batería siempre se usa de la misma manera. Pero no es así como usamos las baterías en la vida real. Si estoy transmitiendo un programa de televisión en mi teléfono, la batería se agotará rápidamente". mucho más rápido que si lo estuviera usando para enviar mensajes. Es lo mismo con los autos eléctricos:la forma en que conduces afectará la degradación de la batería".

"La mayoría de nosotros reemplazaremos nuestros teléfonos mucho antes de que la batería se degrade hasta el punto de que sea inutilizable, pero para los automóviles, las baterías deben durar cinco, diez años o más", dijo el Dr. Alpha Lee, quien dirigió la investigación. "La capacidad de la batería puede cambiar drásticamente durante ese tiempo, por lo que queríamos encontrar una mejor manera de verificar el estado de la batería".

Los investigadores desarrollaron una sonda no invasiva que envía pulsos eléctricos de alta dimensión a una batería y mide la respuesta, proporcionando una serie de "biomarcadores" del estado de la batería. Este método es suave con la batería y no hace que se degrade más.

Las señales eléctricas de la batería se convirtieron en una descripción del estado de la batería, que se introdujo en un algoritmo de aprendizaje automático. El algoritmo pudo predecir cómo respondería la batería en el siguiente ciclo de carga y descarga, dependiendo de qué tan rápido se cargara la batería y qué tan rápido iría el automóvil la próxima vez que estuviera en la carretera. Las pruebas con 88 baterías comerciales mostraron que el algoritmo no requería ninguna información sobre el uso previo de la batería para hacer una predicción precisa.

El experimento se centró en las celdas de óxido de cobalto y litio (LCO), que se usan ampliamente en las baterías recargables, pero el método se puede generalizar a los diferentes tipos de químicas de batería que se usan en los vehículos eléctricos en la actualidad.

"Este método podría generar valor en muchas partes de la cadena de suministro, ya sea que sea un fabricante, un usuario final o un reciclador, porque nos permite capturar el estado de la batería más allá de un solo número y porque es predictivo ", dijo Lee. "Podría reducir el tiempo que lleva desarrollar nuevos tipos de baterías, porque podremos predecir cómo se degradarán en diferentes condiciones de funcionamiento".

Los investigadores dicen que además de los fabricantes y los conductores, su método podría ser útil para las empresas que operan grandes flotas de vehículos eléctricos, como las empresas de logística. "El marco que hemos desarrollado podría ayudar a las empresas a optimizar la forma en que usan sus vehículos para mejorar la duración general de la batería de la flota", dijo Lee. "Hay tanto potencial con un marco como este".

"Ha sido un marco tan emocionante de construir porque podría resolver muchos de los desafíos en el campo de las baterías hoy en día", dijo Jones. "Es un buen momento para involucrarse en el campo de la investigación de baterías, que es tan importante para ayudar a abordar el cambio climático al alejarse de los combustibles fósiles".

Los investigadores ahora están trabajando con los fabricantes de baterías para acelerar el desarrollo de baterías de próxima generación más seguras y duraderas. También están explorando cómo podría usarse su marco para desarrollar protocolos óptimos de carga rápida para reducir los tiempos de carga de vehículos eléctricos sin causar degradación. + Explora más

Carga superrápida de coches eléctricos, con un toque a medida