IA aumenta vida útil de baterias de carros elétricos em 23%

Pesquisadores da Universidade de Tecnologia Chalmers, na Suécia, desenvolveram um sistema de inteligência artificial que prolonga a durabilidade de baterias de carros elétricos em aproximadamente 23%. O método foi criado por Changfu Zou, professor do Departamento de Engenharia Elétrica da Chalmers, e Meng Yuan, professora assistente na Universidade Victoria de Wellington, Nova Zelândia. A tecnologia adapta a corrente elétrica durante cada recarga rápida conforme a química e o estado de saúde da bateria.

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O sistema mantém o tempo de carregamento praticamente inalterado, com variação de apenas alguns segundos. Além disso, a implementação necessita apenas de atualização de software no veículo. De acordo com o TechXplore, o avanço representa um marco significativo para a indústria de veículos elétricos. Isso porque ele aborda uma das principais preocupações dos consumidores em relação à longevidade das baterias.

Estratégia baseada em aprendizado por reforço

A abordagem emprega aprendizado por reforço, técnica em que ações corretas recebem recompensas e são reforçadas. Na prática, o treinamento utilizou um modelo de uma das baterias de veículos elétricos mais comuns no mercado. Além disso, o modelo de IA foi treinado para adaptar o carregamento conforme o nível de carga ou descarga da bateria no momento do carregamento.

Dessa forma, a durabilidade das baterias aumentou cerca de 23% em relação ao padrão atual. As baterias de veículos elétricos atualmente possuem vida útil de aproximadamente oito a 15 anos, dependendo do uso e do carregamento.

“Mostramos que é possível carregar mais ou menos tão rápido quanto hoje, mas com significativamente menos degradação de longo prazo da bateria,” declara Meng Yuan.

Carregamento rápido e saúde das baterias

O carregamento rápido representa um fator relevante quando pessoas ou empresas avaliam a compra de veículos elétricos. Isso porque o processo de recarga rápida é estressante para as baterias e diminui sua vida útil.

“Para táxis ou veículos pesados na indústria, por exemplo, o acesso ao carregamento rápido significa muito, mas isso também é verdade para carros de passeio. Embora motoristas particulares geralmente carreguem seus carros elétricos em casa, a disponibilidade de carregamento rápido fora de casa é um fator crucial, pois facilita o deslocamento e a condução em distâncias mais longas,” afirma Changfu Zou.

Diversos estudos do mercado europeu de veículos elétricos indicam que consumidores que consideram comprar um veículo elétrico estão preocupados com a vida útil limitada das baterias.

Deposição de lítio metálico

Quando uma bateria é carregada rapidamente, uma corrente elevada é forçada para as diversas células. Assim, uma das reações químicas secundárias mais problemáticas é a deposição de lítio metálico, na qual o lítio metálico precipita no eletrodo em vez de ser armazenado corretamente na estrutura da bateria. Isso pode reduzir a capacidade e também afetar a segurança.

“O risco de deposição de lítio aumenta com a idade da bateria. Porém, os métodos padrão de carregamento hoje usam a mesma corrente e tensão, independentemente de a bateria ser nova ou ter sido usada por anos,” explica Meng Yuan.

Contudo, o modelo de IA precisou levar em conta a saúde geral da bateria. Isso porque o resultado foi uma estratégia de carregamento que mantém o tempo de recarga curto e minimiza reações prejudiciais.

“Nosso estudo mostra que a adaptação inteligente da corrente durante o carregamento, levando em conta o estado eletroquímico em mudança da bateria, pode maximizar tanto o desempenho quanto a vida útil da bateria,” afirmou Changfu Zou.

Implementação por atualização de software

A nova estratégia de carregamento é fácil e econômica de implementar, de acordo com os pesquisadores. Em princípio, poderia ser implementada através de atualizações de software nos sistemas de gerenciamento de bateria dos veículos. Porém, alguma adaptação é necessária para o método ser usado de forma geral.

“Não existem tantos tipos diferentes de baterias hoje, porém o método precisa ser calibrado para que seja usado por todos. Assim, usando aprendizado por transferência, podemos aproveitar o que nosso modelo de IA já aprendeu e, assim, adaptar o modelo de IA a novas baterias mais rapidamente,” declarou Changfu Zou.

Ou seja, o próximo passo é testar o método diretamente em baterias físicas. Os pesquisadores esperam que a estratégia de carregamento baseada em IA faça uma contribuição para a eletrificação do setor de transportes.

Impactos para indústria e consumidores

O aumento de quase 23% na vida útil da bateria pode significar custos menores de garantia, melhor valor de revenda e uso mais eficiente de matérias-primas críticas para a indústria automotiva, por exemplo.

“Para reduzir emissões e fazer a transição para uma sociedade livre de combustíveis fósseis, é importante que as pessoas estejam preparadas para mudar para veículos elétricos. A possibilidade de carregamento rápido, combinada com uma vida útil aumentada da bateria, são forças motrizes importantes,” disse Meng Yuan.

“E para a indústria automotiva, um aumento de quase 23% na vida útil da bateria pode significar custos menores de garantia. Assim como melhor valor de revenda e uso mais eficiente de matérias-primas críticas,” afirmou Changfu Zou.

Os resultados foram publicados no periódico IEEE Transactions on Transportation Electrification. Os beneficiados pela tecnologia incluem, por exemplo, proprietários de veículos elétricos, empresas de táxi, operadores de veículos pesados na indústria e consumidores em geral que consideram adquirir veículos elétricos.