L'intelligenza artificiale prolunga la durata della batteria dei veicoli elettrici del 23% senza rallentare la ricarica rapida
I ricercatori hanno addestrato un modello di apprendimento per rinforzo sull'elettrochimica delle batterie per adattare la corrente di carica allo stato di salute di ciascuna batteria
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La ricarica rapida accorcia la vita delle batterie dei veicoli, ma è necessaria nei viaggi più lunghi con i veicoli elettrici. I ricercatori della Chalmers University of Technology, in Svezia, hanno ora sviluppato un nuovo metodo di intelligenza artificiale che adatta la ricarica rapida allo stato di salute della batteria. Il loro studio dimostra che la durata della batteria può essere aumentata di quasi il 23% senza prolungare il tempo di ricarica. Tutto ciò che è necessario è un aggiornamento del software del veicolo.
Quando i privati o le aziende prendono in considerazione l'acquisto di veicoli elettrici, la possibilità di una ricarica rapida è un fattore importante.
"Per i taxi o i veicoli pesanti dell'industria, ad esempio, l'accesso alla ricarica rapida significa molto, ma questo vale anche per le autovetture. Anche se gli automobilisti privati di solito ricaricano le loro auto elettriche a casa, la disponibilità di una ricarica veloce fuori casa è un fattore cruciale, in quanto facilita il pendolarismo e la guida su distanze più lunghe", afferma Changfu Zou, professore presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica di Chalmers.
Le batterie dei veicoli elettrici hanno attualmente una durata di circa 8-15 anni, a seconda dell'uso e della ricarica. Diversi studi sul mercato europeo dei veicoli elettrici* dimostrano che i consumatori che stanno valutando l'acquisto di un veicolo elettrico sono preoccupati per la durata limitata delle batterie.
L'esigenza di una ricarica rapida efficiente è anche in conflitto con la salute delle batterie, in quanto tale ricarica è stressante per le batterie e ne riduce la durata.
Changfu Zou ha affrontato questa sfida insieme a Meng Yuan, professore assistente presso la Victoria University di Wellington, in Nuova Zelanda, ed ex ricercatore presso Chalmers. Nello studio pubblicato di recente, dimostrano che è possibile aumentare la durata delle batterie senza aumentare in modo significativo la velocità di ricarica, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale.
Adattare la ricarica allo stato di salute della batteria
Nello studio, i ricercatori presentano una strategia di carica basata sull'intelligenza artificiale che adatta la corrente durante ogni carica rapida alla chimica e allo "stato di salute" della batteria. La ricarica adattata prolunga la durata della batteria di circa il 23% rispetto al metodo standard attuale. Allo stesso tempo, il tempo di ricarica rimane invariato, più o meno di qualche secondo.
"Dimostriamo che è possibile caricare più o meno alla stessa velocità di oggi, ma con un degrado a lungo termine della batteria significativamente inferiore", afferma Meng Yuan.
Quando una batteria viene caricata velocemente, viene forzata una grande corrente nelle varie celle, il che causa, tra l'altro, un maggior rischio di reazioni chimiche collaterali. Una delle più problematiche è nota come placcatura del litio, in cui il litio metallico precipita sull'elettrodo invece di essere immagazzinato correttamente nella struttura della batteria. Questo può ridurre la capacità e può anche influire sulla sicurezza, poiché le irregolarità nella struttura del litio possono, nel peggiore dei casi, causare un cortocircuito.
"Il rischio di placcatura del litio aumenta con l'età della batteria. Tuttavia, i metodi di ricarica standard oggi utilizzano la stessa corrente e tensione, indipendentemente dal fatto che la batteria sia nuova o utilizzata da anni", afferma Meng Yuan.
Tempi di ricarica ridotti e minore usura
La nuova strategia di ricarica basata sull'intelligenza artificiale si basa sull'apprendimento per rinforzo, in cui le azioni giuste vengono premiate e quindi rafforzate. L'ambiente di addestramento consisteva in un modello di una delle batterie per veicoli elettrici più comuni sul mercato e in una simulazione dei parametri che hanno un impatto sul tempo di ricarica e sulla salute della batteria.
Il modello di intelligenza artificiale è stato addestrato per adattare la ricarica in base alla carica o alla scarica della batteria al momento della ricarica. Doveva inoltre tenere conto dello stato di salute generale della batteria, che è fondamentale sia per la capacità che per l'elettrochimica. Il risultato è stato una strategia di ricarica che consente di ridurre i tempi di ricarica e di minimizzare le reazioni dannose.
"Il nostro studio dimostra che un adattamento intelligente della corrente durante la carica, che tenga conto del mutevole stato elettrochimico della batteria, può massimizzare sia le prestazioni che la durata della batteria", spiega Changfu Zou.
Facile da implementare, ma richiede un adattamento
Secondo i ricercatori, la nuova strategia di ricarica è facile e conveniente da implementare: in linea di principio, potrebbe essere attuata tramite aggiornamenti del software nei sistemi di gestione della batteria del veicolo. Tuttavia, è necessario un certo adattamento perché il metodo possa essere utilizzato in generale.
"Oggi non esistono molti tipi di batterie diverse, ma il metodo deve essere calibrato per poter essere utilizzato da tutti. Utilizzando l'apprendimento per trasferimento, possiamo sfruttare ciò che il nostro modello AI ha già appreso e quindi adattarlo più rapidamente alle nuove batterie", spiega Changfu Zou.
Il prossimo passo sarà testare il metodo direttamente sulle batterie fisiche. I ricercatori sperano che la strategia di ricarica basata sull'intelligenza artificiale possa dare un contributo significativo all'elettrificazione del settore dei trasporti.
"Per ridurre le emissioni e passare a una società senza fossili, è importante che le persone siano pronte a passare ai veicoli elettrici. La possibilità di ricarica rapida, unita a una maggiore durata delle batterie, sono importanti forze trainanti", afferma Meng Yuan.
"Per l'industria automobilistica, un aumento di quasi il 23% della durata delle batterie può significare minori costi di garanzia, un migliore valore di rivendita e un uso più efficiente di materie prime essenziali", afferma Changfu Zou.
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