la IA te dirá si puedes realmente llegar a destino con la carga disponible en la batería
La ansiedad por quedarnos sin batería en un coche eléctrico es una de sus trabas junto al precio o una red de carga y autonomía aún limitadas. El panel del coche solo muestra un porcentaje y unos kilómetros de autonomía estimados, que pueden variar por múltiples factores: cómo conducimos, el trazado, si vamos con la climatización a pleno rendimiento, las condiciones climatológicas…
Pero lo que realmente querríamos saber es si llegaremos a destino sin quedarnos tirados, y ver un 45 % en el cuadro de instrumentos no responde a esta pregunta. Un sistema que se vale de la IA podría ser la clave para que los coches eléctricos sean capaces de solucionar esa duda.
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Del porcentaje a la certeza, cruzando los datos de la batería con las variables de la ruta
Ingenieros de la Universidad de California en Riverside (UCR) han desarrollado un método inteligente para estimar de forma precisa el rendimiento de la batería de iones litio para una tarea específica en condiciones reales. Lo bautizan como Estado de la Misión (SOM por sus siglas en inglés) y el objetivo es integrarlo en coches, drones u otros dispositivos que se alimentan de energía eléctrica.
En el caso de un coche eléctrico, este SOM se vale de los datos de la batería, que los cruza con los factores variables de una ruta dada: es decir, la tarea específica en este caso será ir de un punto A a un punto B con unas condiciones específicas. Así, cuando introduzcamos un destino en el navegador, nos indicará si podremos llegar a destino con la carga de la batería disponible.
Según detallan en el artículo publicado en la revista iScience, para conseguirlo, SOM combina principios electroquímicos y termodinámicos basados en la física (carga de la batería, química, voltaje, etc.) con un modelo de IA de aprendizaje automático que analiza variables de la ruta: la elevación, la temperatura ambiental, el tráfico o el estilo de conducción. Por ello señalan a su método como híbrido: la física aporta rigor, mientras que la IA lo adapta a las circunstancias.
De momento han probado su método con conjuntos de datos de la NASA y Oxford, y aseguran que ha demostrado su eficacia reduciendo los errores de predicción simplemente basados en el estado de la batería (voltaje, carga y temperatura del dispositivo).
¿Adiós a la ansiedad por la autonomía? Sobre el papel, este sistema parece muy prometedor, superando a los sistemas de gestión de baterías que hoy equipan los coches eléctricos. En vez de un mero porcentaje, determinará por ejemplo si con la carga disponible puedo recorrer 100 km un tórrido día veraniego en una ruta que es cuesta arriba y sin apenas tráfico. No en vano esa misma ruta, con temperaturas más amables o si hay más coches circulando, consumirá la energía de la batería a un ritmo diferente.
Su principal problema es que al basarse en modelos de aprendizaje operados por IA, exige mucha más potencia de procesamiento que la tecnología actual. Estos ingenieros están trabajando para optimizarlo lo máximo posible, pero su implementación aún se ve lejana.
Otro de los retos es hacerlo compatible con el amplio abanico de baterías: las de iones litio con diferentes químicas (LFP, NMC y NCA) o las prometedoras de estado sólido, consideradas el santo grial del coche eléctrico y que ya están comenzando a probarse en tests de carretera.
Actualmente existen apps como A Better Routeplanner (ABRP) que precisamente hacen un estimado teniendo en cuenta las variables de la ruta para indicarnos sí seremos capaces de llegar a destino. Pero dependiendo de la marca y el coche, puede ser bastante precisa o poco. La gran ventaja de este modelo es que está pensando para integrado en el coche: un sistema de gestión inteligente y más avanzado.
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Imágenes | Motorpasión, BYD
