Quanto dura la batteria? Lo dice l’intelligenza artificiale - Elettronica Plus

Quanto dura la batteria? Lo dice l’intelligenza artificiale

Pubblicato il 3 aprile 2019

Nel mondo dell’automotive sta diventando sempre più importante l’efficacia e la durata della batteria, in particolare per quanto riguarda la produzione di auto elettriche.

I ricercatori del Toyota Research Institute (TRI), in collaborazione con il Massachusetts Institute of Technology (MIT) e la Stanford University hanno condotto una ricerca per il Center for Data-Driven Design of Batteries, giungendo alla conclusione che l’intelligenza artificiale è la chiave per prevedere con precisione la vita utile di batterie agli ioni di litio.

Il team ha addestrato un modello di apprendimento automatico, prevedendo quanti più cicli ciascuna batteria sarebbe durata in base alle proprie caratteristiche e secondo parametri, come il calo di tensione, capacità di stoccaggio ecc. Lavorando su questi dati l’AI è stata in grado di predire l’effettiva durata delle batterie già nei primi 5 cicli di ricarica, con un’accuratezza, dicono i tecnici, del 95%.

Pubblicato il 25 marzo su Nature Energy, questo metodo di apprendimento automatico potrebbe accelerare la ricerca e lo sviluppo di nuovi progetti di batterie e ridurre il tempo e i costi di produzione, tra le altre applicazioni.

Questo metodo di apprendimento automatico potrebbe accelerare la ricerca e lo sviluppo di nuovi progetti di batterie e ridurre i tempi e i costi di produzione. “Il modo standard per testare nuovi progetti di batterie è caricare e scaricare le celle fino alla loro morte. Dal momento che le batterie hanno una lunga durata, questo processo può richiedere molti mesi e persino anni “, ha affermato Peter Attia di Stanford’s Materials Science and Engineering. “È un costoso collo di bottiglia nella ricerca sulle batterie.”

Conoscere fino a quando vivrà una batteria richiede un lungo processo di test di carica e scarica che può durare anche anni. Con l’intelligenza artificiale, invece, si è riusciti a risparmiare tempo e aumentando l’accuratezza del test.

credit picture and video: Stanford Precourt Institute for Energy

Antonella Pellegrini



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