I veicoli elettrici sono alimentati da batterie agli ioni di litio (LIB), una batteria ricaricabile che non è ancora completamente compresa o perfezionata. E poiché si prevede che le auto elettriche sostituiranno le auto alimentate a gas, qualsiasi ricerca che migliori le prestazioni di una batteria agli ioni di litio sarà un vantaggio per i veicoli elettrici e per l'ambiente.

Professori Matthias Preindl e Alan West, due professori della Columbia, stanno sviluppando un modello di apprendimento automatico in grado di stimare in modo più accurato il livello di carica di una batteria agli ioni di litio. Le stime attuali dello stato di carica di una batteria hanno tassi di errore del cinque percento, mentre il modello di questo team mira a un tasso di errore dell'uno percento. La loro ricerca è supportata da un Seeds Fund Grant del Data Science Institute.

I cosiddetti sistemi di gestione della batteria sono addestrati per acquisire lo stato di salute di una batteria e prevederne la durata residua. Questi due concetti aiutano i proprietari di veicoli elettrici a sapere quando fermare l'auto per ricaricare la batteria e quando programmare la sostituzione della batteria. Per di più, un modello ad alta precisione di stima si traduce in un'estensione della durata dei pacchi batteria, poiché consente un sistema di gestione della batteria in grado di identificare e proteggere le celle deboli.

Per progettare il suo modello di apprendimento automatico, questo team applicherà segnali di perturbazione, una sequenza di segnali di corrente generati da un convertitore elettronico di potenza, alle celle della batteria agli ioni di litio. La sequenza dei segnali fa sì che le celle della batteria emettano risposte elettriche che possono essere testate. Il team testerà le batterie nel suo laboratorio, e utilizzare anche convertitori elettronici di potenza per ottenere dati dalle batterie installate nei veicoli elettrici. I dati, che si generano ogni minuto, misurare le funzioni della batteria come la temperatura, tensione e volatilità nelle correnti, risultando in centinaia di migliaia di punti dati. Il team sta quindi progettando un algoritmo per valutare i dati e progettare un modello di ottimizzazione.

"Un'analogia con ciò che stiamo facendo è ciò che è stato fatto con gli scacchi, "dice Mathias Preindl, Professore di Ingegneria Elettrica. "I robot degli scacchi funzionano tramite algoritmi che studiano tutte le mosse in tutti i giochi, e sulla base di quella totalità, conoscono tutte le mosse possibili e possono interpretare i dati e selezionare le mosse migliori. Questo è ciò che stiamo cercando di ottenere con il nostro modello".

Sebbene Preindl sia esperta nel modo in cui le batterie interagiscono con i componenti esterni, Allen West, un ingegnere chimico, comprende la chimica interna di una batteria. Stanno usando le loro conoscenze ingegneristiche combinate, insieme a tecniche avanzate di data science, per progettare un modello in grado di prevedere come ottenere le migliori prestazioni dalle attuali batterie agli ioni di litio.

"Così com'è, non abbiamo quantificazioni per capire come si comporta una batteria agli ioni di litio, "dice Preindl, che appartiene anche al Senso di DSI, Raccogli e sposta il data center.

"Una volta che l'abbiamo, sapremo quando è necessario caricare le batterie, quanto dureranno, e quando devono essere sostituiti e come prolungare la durata della batteria, " aggiunge. "E poiché le auto elettriche e le batterie agli ioni di litio sono il futuro, il nostro progetto ha la promessa di migliorare una parte fondamentale del nostro sistema di trasporto, migliorando anche il nostro ambiente".