A tecnologia de carregamento de baterias EV sempre teve que encontrar o equilíbrio certo entre a velocidade de carregamento e a longevidade da bateria. Se a velocidade de carregamento for muito rápida, isso desgastará a bateria. Se o carregamento for muito lento, ninguém ficará satisfeito.
Os pesquisadores Meng Yuan, da Victoria University of Wellington, e Changfu Zou, da Chalmers University of Technology, na Suécia, podem ter resolvido esse problema de longa data usando uma técnica de IA chamada aprendizagem por reforço profundo, e os resultados são bastante encorajadores.
Seu estudo, publicado no IEEE Transactions on Transportation Electrification apresenta um novo sistema de carregamento de IA que aprende a carregar uma bateria rapidamente enquanto protege ativamente sua saúde a longo prazo.
O que há de diferente neste novo sistema de cobrança baseado em IA?
O sistema usa um método de aprendizado de máquina chamado TD3, que é uma maneira sofisticada de dizer que a IA aprende por tentativa e erro em milhares de sessões de carregamento simuladas. O que o diferencia é que ele adapta sua estratégia de carregamento com base no grau de degradação da bateria.
A maioria dos carregadores tradicionais usa uma rotina fixa. Eles começam com potência total e diminuem conforme a bateria atinge sua capacidade. O problema é que essa rotina não se importa se a bateria é nova ou já passou por centenas de ciclos de carga.
A nova estratégia de carregamento baseada em IA evita isso, aprendendo uma relação entre a saúde da bateria e a tensão máxima de carregamento segura e, em seguida, usando essas informações para tomar decisões mais inteligentes em tempo real.
A bateria dura mais?
Em simulações usando um modelo de bateria do mundo real, o método proposto prolongou a vida útil da bateria em quase 23% em relação aos métodos de carregamento padrão, atingindo 703 ciclos completos equivalentes em comparação com apenas 572 com o carregamento convencional. O tempo de carregamento também permaneceu competitivo em cerca de 24 minutos para uma carga de 80%.
A equipe treinou todo o sistema em um desktop de consumo com processador Intel i5 e GPU NVIDIA RTX 3060. Como observam os pesquisadores, isso “demonstra que a estrutura proposta pode ser efetivamente treinada em hardware amplamente disponível, sem a necessidade de acesso a clusters de computação especializados de alto desempenho”.
Ainda é cedo e o método precisa de testes fora das simulações. Mas se isso persistir, um carregamento mais inteligente poderá silenciosamente se tornar uma das maiores atualizações que seu próximo EV receberá.
