Los incendios en las baterías son una preocupación debido a la adopción de vehículos eléctricos: ¿puede la IA ayudar a prevenir el descontrol térmico?

Un equipo de ingenieros dirigido por un estudiante de doctorado de la Universidad de Arizona ha presentado un nuevo método para evitar que las baterías de los vehículos eléctricos se sobrecalienten. El método utiliza algoritmos de IA para predecir áreas de riesgo antes de que se vuelvan peligrosas. Muchos ven este estudio como un gran avance en la industria, especialmente considerando la creciente demanda de vehículos eléctricos. Aquí encontrará todo lo que necesita saber sobre el futuro papel de la IA en la prevención de la fuga térmica.

Baterías de iones de litio (LIB)

Hay algunos puntos clave que se deben entender para captar la magnitud de esta investigación. En primer lugar, las baterías de iones de litio (LIB) son las baterías más utilizadas en los vehículos eléctricos actuales. Estas baterías integran iones de litio cargados para transferir energía a través de la unidad, lo que produce corriente para sus necesidades eléctricas. Lo que hace que las LIB sean tan populares es que se pueden cargar invirtiendo la polaridad temporalmente y enviando los iones de vuelta al polo negativo de la unidad.

Los vehículos eléctricos actuales dependen de estos dispositivos por muchas razones, entre ellas, que tienen una vida útil decente, son relativamente livianos en comparación con las alternativas y brindan una densidad de energía excepcional. Cabe destacar que es común que estas baterías utilicen celdas que se agrupan para crear el paquete completo del vehículo eléctrico. Cabe destacar que la mayoría de los paquetes de baterías de vehículos eléctricos tienen miles de celdas.

¿Qué es la fuga térmica?

La estructura multicelda actual de las baterías de iones de litio ayuda a que las baterías se carguen más rápido y tengan una vida útil más larga. Sin embargo, puede crear puntos calientes dentro del paquete de baterías que pueden provocar una falla catastrófica. Cuando una sola celda comienza a funcionar mal, puede calentarse rápidamente, lo que hace que las celdas circundantes experimenten un aumento de temperatura y, potencialmente, provoquen más fallas. Este efecto dominó se denomina fuga térmica y es uno de los principales problemas a los que se enfrentan los vehículos eléctricos en la actualidad.

La fuga térmica (TR) puede reducir el rendimiento, provocar la descomposición de la batería e incluso explosiones. Por ello, es una preocupación real en la actualidad para los propietarios de vehículos eléctricos. La fuga térmica puede deberse a varios factores, entre ellos, fallos de la batería, como la fusión del separador, la descomposición del cátodo o una reacción adversa del electrolito de litio.

Preocupaciones de seguridad

Estos cortocircuitos pueden producirse rápidamente y provocar lesiones a personas cercanas debido al fuego y las explosiones. Hay muchas historias de personas que se despertaron con incendios en sus casas u otros momentos aterradores debido a que se incendió la batería de su vehículo eléctrico. Por ello, resolver este problema se ha convertido en una preocupación primordial para los investigadores de todo el mundo.

Aumento de temperatura

La necesidad de reducir la temperatura corporal se ha vuelto más importante en los últimos años debido a múltiples factores. El aumento tanto del uso de vehículos eléctricos como de las temperaturas globales ha creado un escenario peligroso con más vidas en riesgo que nunca. Estos factores hacen que mantener las baterías refrigeradas sea esencial para lograr un futuro más ecológico.

Estudio de fuga térmica con IA

A Estudio Un estudio publicado en el Journal of Power Sources demuestra cómo un algoritmo avanzado de IA combinado con sensores podría ser la clave para eliminar el descontrol térmico de una vez por todas. El estudio, dirigido por Basab Goswami, utiliza simulaciones de datos del conductor para imitar el uso de la batería de los vehículos eléctricos en condiciones de conducción diarias.

Se utilizaron modelos multifísicos y de aprendizaje automático que aprovecharon submodelos térmicos, electroquímicos y de degradación para determinar los momentos clave en los que el TR se hizo evidente. A partir de ahí, los sistemas de IA reforzaron los datos, lo que les permitió predecir e identificar celdas sobrecalentadas más rápido que cualquier solución óptica.

Prueba de fuga térmica por IA

Los investigadores intentaron comprender mejor cómo se degrada una interfaz de electrolito sólido en un electrodo negativo en diversas condiciones. El equipo utilizó datos reales de conductores y estados de la batería, como la carga/descarga constante y los ciclos de conducción, para probar la firma térmica de la batería. Para lograr esta tarea, el equipo creó una batería que tenía sensores térmicos especiales envueltos a su alrededor.

Los sensores de temperatura proporcionaron datos detallados de temperatura espacial y temporal que luego se combinaron con datos históricos y se introdujeron en el algoritmo de IA. Estos datos incluían situaciones clave, entornos, actividades del conductor y problemas técnicos.

El algoritmo de Goswami

El algoritmo Goswami es único en muchos sentidos. Por un lado, es el primer modelo de aprendizaje automático de IA utilizado para predecir la TR. Este modelo multifísico solo fue posible gracias a nuevos sistemas de IA como el modelado vectorial. Estos sistemas avanzados pueden analizar cantidades masivas de datos y señalar correlaciones o patrones complejos que van mucho más allá de las capacidades humanas. En consecuencia, el método de modelado permitió al equipo crear datos realistas sobre el comportamiento de conducción de vehículos eléctricos.

Resultados de la prueba de fuga térmica por IA

Los resultados del estudio son impresionantes. Por un lado, el equipo logró su objetivo de predecir con precisión y exactitud la TR en baterías de iones de litio de manera consistente. La IA fue muy precisa e incluso pudo determinar dónde comenzó la fuga térmica, alertando del peligro y evitando daños mayores. Ahora, el equipo busca expandir su investigación, lo que algún día podría ayudar a crear vehículos eléctricos más seguros para todos.

Beneficios de la inteligencia artificial para el control de fugas térmicas

Esta investigación aporta muchos beneficios al mercado. Por un lado, el algoritmo de IA es mucho menos costoso que el uso de otros métodos para evitar la fuga térmica. En el pasado, los ingenieros, incluidos los que participaron en este estudio, propusieron métodos de medición óptica. Estas tácticas eran efectivas, pero requerían cámaras costosas y una supervisión constante. La IA libera los esfuerzos del equipo y proporciona mejores resultados.

Alta Precisión

La capacidad de predecir con precisión la temperatura del termopar y la ubicación de los puntos calientes es un paso fundamental para crear baterías más duraderas y capaces en el futuro. Los ingenieros pueden utilizar este enfoque para determinar en qué aspectos se pueden mejorar sus productos y qué piezas deben actualizarse o modificarse para evitar futuras fallas térmicas.

Lograr emisiones netas cero

Otro beneficio de esta investigación es que facilita el logro del objetivo global de reducir el carbono y los contaminantes. Los vehículos eléctricos son una forma de ayudar a reducir las emisiones de los automóviles y cualquier método para mejorar su eficiencia y eficacia tendrá un gran impacto en el mercado automovilístico en el futuro. En 2023, las ventas de vehículos eléctricos aumentaron un 35 % a nivel mundial. Los analistas predicen que este crecimiento continuará, lo que convierte la seguridad de los vehículos eléctricos en una prioridad para la mayoría de los fabricantes.

Fácilmente integrado

Esta tecnología se puede implementar en las líneas de suministro y los procesos de fabricación con un mínimo esfuerzo. El modelo de IA mejorará a medida que se introduzcan más datos, mejores sensores y modelos adicionales en el sistema de gestión de baterías de todos los vehículos eléctricos.

Investigadores

El estudio fue realizado en la Universidad de Arizona por Vitaliy Yurkiv, Farzad Mashayek, Yasaman Abdisobbouhi, Hui Du y Todd A. Kingston. El proyecto fue posible gracias a una subvención de 599,808 dólares del Programa Establecido por la Defensa para Estimular la Investigación Competitiva del Departamento de Defensa. Cabe destacar que Goswami y Yurkiv publicaron otro artículo en enero de este año en el que demostraban un método óptico para detectar puntos calientes. Este último estudio es la culminación de esa investigación y un deseo de proporcionarles una opción más asequible y accesible.

Dos empresas que pueden beneficiarse de esta investigación

Varias empresas podrían obtener beneficios inmediatos de este estudio. La demanda de vehículos eléctricos está en aumento y los fabricantes están entrando al mercado para satisfacer esta necesidad. La capacidad de proporcionar alternativas más seguras que las opciones actuales ayudará a catapultar a estos fabricantes a la cima del mercado. A continuación, se presentan dos empresas que podrían implementar esta tecnología hoy y ver un aumento en sus ganancias.

1. Riviano

Rivian automotriz, Inc. (RIVN + 5.14%)

Rivian se fundó en 2009 como Mainstream Motors. Después de varios años y cambios de nombre, la empresa pasó a llamarse oficialmente Rivian en 2011. Hoy en día, Rivian sigue siendo uno de los mayores fabricantes de vehículos eléctricos de Norteamérica. La empresa se especializa en vehículos utilitarios deportivos eléctricos y tiene su sede en California y operaciones de fabricación en Illinois.

Rivian cotizará en bolsa con ingresos de 4.43 millones de dólares en 2023 y activos totales de 16 millones de dólares. En los últimos años, la empresa ha hecho un esfuerzo considerable para lograr cero emisiones netas de carbono para 2040. Estos factores, además de la creciente demanda de sus productos, hacen de Rivian una opción sólida para los inversores que buscan alternativas a Tesla.

2. Xiaomi

El fabricante chino de vehículos eléctricos Xiaomi es considerado el mayor competidor de Tesla Motors en la carrera de los vehículos eléctricos. La empresa sigue ganando cuota de mercado a nivel mundial debido a muchos factores. Por un lado, la marca XIAMI es muy conocida y ha sido una potencia en el sector de la electrónica durante décadas. Como tal, existe una fuerte lealtad y confianza de los consumidores en comparación con las opciones más nuevas.

Xiaomi tiene una capitalización de mercado de 462.55 millones de dólares y actualmente muestra un margen de beneficio del 6.12 %. La empresa sigue ampliando su cuota de mercado y su tecnología de vehículos eléctricos, lo que hace que sus acciones sigan teniendo una gran demanda a nivel mundial. Quienes busquen acciones de fabricación de vehículos eléctricos de rápido crecimiento deberían considerar a Xiaomi.

Fuga térmica y nunca retorno

Hay que felicitar a este equipo por crear un método fiable y preciso para determinar los pasos precisos que se dan en un escenario de descontrol térmico. Ahora, estos datos se pueden ajustar y utilizar para mejorar aún más la detección. En los próximos meses, su vehículo eléctrico puede depender de una tecnología similar basada en el arduo trabajo que realizaron estos ingenieros. Por lo tanto, es aconsejable estar al tanto de este descubrimiento a medida que avanzamos.

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