INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Sabes, por tu móvil, que las baterías aún tienen algo de misterioso comportamiento, según se las use o recargue la inteligencia artificial ha encontrado cómo detectar su envejecimiento.
Gracias a ella se puede calcular cuál es la vida útil de las baterías de los coches eléctricos.
LOS EXPERTOS YA NOS HABÍAN ADvertido de que, para conocer la capacidad real que nos queda en la batería de iones de litio, había que dejarla en torno a 20 minutos en reposo, antes de poder medir voltaje y temperatura. Esto no nos proporciona la cantidad de electrones que puede liberar, la capacidad eléctrica que alberga, pero sí nos permite hacer estimaciones. Y también nos da una idea del enorme tiempo que lleva hacer una simple medición cuando se habla de baterías. Para la pregunta, ¿cuánta vida útil le queda a una batería, cuántos ciclos más aguantará antes de que la capacidad quede por debajo del 80 por ciento inicial y quede inservible para su uso en un automóvil?, pueden hacer falta meses de cargas y descargas completas. Años, si se quieren barrer de manera sistemática distintas velocidades de carga y de descarga. Hasta ahora.
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO. MIT y TRI, el instituto tecnológico de Massachusetts y el instituto de investigación de Toyota respectivamente, han empleado ese tiempo en entrenar un modelo de aprendizaje automático, cuyo algoritmo es capaz de predecir la vida restante de una batería de iones de litio a partir de cómo se descarga en unos pocos ciclos. La precisión de la inteligencia artificial es a n limita da, anuncian un por ciento de error, pero suficien te, pues el ahorro en tiempo es brutal, de años pasa a unos pocos días. Si se da un rango más amplio, porque se trata simplemente de categorizar una batería dentro de un grupo de vida larga-vida corta, bastarían solo cinco ciclos de carga y descarga, y entonces la probabilidad de acierto sube hasta el 95 por ciento. Esto último ofrece ya una evidente aplicación, en la fase de producción de coches eléctricos, pues permite elegir las baterías más competentes, y poder dejar las menos buenas a vehículos de meno
res prestaciones o más asequibles. Luego, en la postventa se podrían orientar al usuario, y el vehículo eléctrico usado también se vendería con un precio más ajustado a la realidad de la batería, no tanto al kilometraje que muestre su odómetro.
Sin embargo, lo más interesante vendrá de la velocidad que podrá adquirir la validación durante el desarrollo de nuevas baterías o de nuevas químicas. Si con unos pocos ciclos se puede reconocer la viabilidad de cualquier modificación, los cambios y evoluciones irán mucho más deprisa. Estiman que mejorarán en un orden de magnitud, es decir, más de 10 veces más rápido, porque en ensayos se consumen la mayor parte del tiempo de desarrollo.
También se podrá ensayar con diferentes velocidades y estrategias en procesos de carga ultrarrápida, de forma que esas recargas en diez minutos no degraden la vida útil de la batería, como podría suceder. Han encontrado en estas pruebas que las baterías pueden variar su vida útil desde solo 150 ciclos a 2.300 en el mejor de los casos, lo que indica la importancia que tendrá en el futuro el cómo se realizan estos procesos de carga ultrarrápidas.
Para entrenar el modelo para la detección temprana del fallo de la batería se han empleado cientos de millones de datos reales. Es en este punto donde entra la experiencia en tratamiento de Big Data de Toyota, así como su conocimiento en desarrollo de baterías.
Las baterías se han creado a partir de celdas cilíndricas del fabricante A123, de iones de litio-fosfato y grafito, refrigeradas por una corriente de aire para mantenerlas 30 grados durante el proceso de carga rápida, respetando los límites de voltaje indicado en las especificaciones de fabricante. Para mantener uniforme las condiciones de ensayo, se descargaron a una velocidad 4C, es decir, quince minutos para consumir toda su carga.
DESCUBREN CÓMO CALCULAR LA VIDA ÚTIL DE UNA BATERÍA MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL