Elektromobilių vairuotojai puikiai žino, kad baterijos yra vienas jautriausių automobilio elementų. Laikui bėgant jos praranda efektyvumą, o tai sukelia ne tik nepatogumų vairuotojams, bet ir tampa rimta problema aplinkai.
Silpnėjantys akumuliatoriai reiškia didelį išteklių švaistymą ir stabdo transporto pertvarką į švaresnę ateitį. Vis dėlto mokslininkai iš Upsalos universiteto Švedijoje siūlo įdomų sprendimą, kuris gali pakeisti situaciją.
Universiteto mokslininkai sukūrė naują dirbtinio intelekto modelį, kuris leidžia daug tiksliau prognozuoti akumuliatorių senėjimą. Iki šiol dažniausiai naudoti paprasti skaičiavimo modeliai galėjo apytiksliai įvertinti akumuliatoriaus būklę, tačiau jų tikslumas nebuvo pakankamas.
Naujoji sistema žengia didelį žingsnį į priekį, tai tyrėjų duomenimis, vertinant akumuliatoriaus sveikatą tikslumas pagerėjo net iki 65 procentų, o prognozuojant tarnavimo laiką, net iki 69 procentų. Kai kuriais atvejais pasiekta net 70 procentų geresnių rezultatų nei naudojant anksčiau taikytus metodus.
Naujas požiūris į akumuliatorių tyrimus
Komanda, vadovaujama profesoriaus Danielio Brandello ir tyrėjos Wendi Guo, pasirinko visiškai kitokią kryptį nei dauguma ankstesnių sprendimų. Vietoje to, kad baterijos būtų vertinamos kaip juodos dėžės, mokslininkai sukūrė detalų modelį, apimantį visus jose vykstančius cheminius procesus.
Tai leido pažvelgti į akumuliatoriaus vidų daug tiksliau ir suprasti, kaip laikui bėgant keičiasi jo savybės. Svarbu tai, kad šis metodas paremtas kelerių metų testais, atliktais kartu su Olborgo universitetu Danijoje.
Tyrėjai sukaupė išsamią duomenų bazę, gautą iš tūkstančių trumpų įkrovimo ciklų. Ši informacija tapo pagrindu dirbtinio intelekto modeliui, kuris dabar geba per kelias sekundes numatyti akumuliatoriaus būklę.
Ką tai reiškia vairuotojams?
Jei ši technologija bus pritaikyta praktikoje, elektromobilių savininkai galės daug aiškiau matyti, kokia yra jų akumuliatoriaus būklė ir kiek dar laiko jis tarnaus. Tai sumažins netikėtumų, kai automobilio baterija staiga praranda efektyvumą ar sugenda.
Be to, tokia sistema leis gamintojams geriau valdyti akumuliatorių naudojimą, užtikrinant jų ilgesnį tarnavimo laiką. Ypač aktualu tai žiemą, kai dėl šalčio baterijos dažnai veikia prasčiau.
Naujojo modelio pagalba bus galima numatyti, kaip temperatūros pokyčiai paveiks akumuliatorių, ir laiku imtis veiksmų, kad jo darbas būtų kuo efektyvesnis. Dirbtinio intelekto naudojimas šioje srityje turi ir platesnę prasmę. Kuo ilgiau tarnaus baterijos, tuo mažiau jų reikės gaminti ir utilizuoti, o tai tiesiogiai prisidės prie išteklių taupymo bei aplinkos apsaugos.
Be to, tokia technologija padės greičiau pereiti prie tvaresnio transporto, nes sumažins vieną pagrindinių kliūčių, tai baimę dėl akumuliatorių patikimumo. Upsalos universiteto mokslininkų darbas rodo, kad elektromobilių ateitis gali būti patikimesnė ir draugiškesnė aplinkai.
Naujas dirbtinio intelekto modelis leidžia tiksliau suprasti ir prognozuoti akumuliatorių senėjimą, suteikiant daugiau ramybės vairuotojams ir mažinant švaistymą. Tai svarbus žingsnis, galintis pakeisti ne tik automobilių rinką, bet ir visą požiūrį į energijos valdymą transporto sektoriuje.
Paieška archyve
