La carga rápida es un pilar fundamental para la popularización de los vehículos eléctricos, pero también se considera un coste oculto que perjudica la vida útil de la batería. Ahora, un equipo de investigación de la Universidad Tecnológica Chalmers en Suecia y la Universidad Victoria de Wellington en Nueva Zelanda ha desarrollado una estrategia de carga rápida basada en inteligencia artificial (IA) que ajusta el proceso de carga en tiempo real según el estado de salud de la batería, prolongando su vida útil en casi un 23% sin aumentar el tiempo de carga. Los resultados de la investigación se publicaron en el último número de IEEE Transactions on Transportation Electrification.
La vida útil de las baterías de los vehículos eléctricos suele ser de 8 a 15 años, dependiendo de la intensidad de uso y los hábitos de carga. Los sistemas de carga rápida convencionales actuales suelen utilizar parámetros fijos de corriente y voltaje, de modo que la forma de cargar es casi la misma tanto si la batería es nueva como si tiene varios años de uso. En realidad, a medida que la batería envejece, su entorno electroquímico interno cambia continuamente y su capacidad para soportar altas corrientes también disminuye. Si se sigue aplicando una estrategia de carga uniforme, es fácil causar un desgaste adicional.
Uno de los problemas más espinosos es el fenómeno del "depósito de litio". Durante la carga rápida, la alta corriente empuja rápidamente los iones de litio hacia el interior de la batería, y algunos iones no tienen tiempo de incrustarse en la estructura del material del electrodo, por lo que se depositan directamente sobre la superficie del electrodo formando litio metálico. Cuando este fenómeno ocurre repetidamente, no solo causa pérdida de capacidad y reducción de la autonomía, sino que también puede formar dendritas que perforan el separador, creando un riesgo de cortocircuito.
Para resolver este problema, el equipo utilizó un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para entrenar el modelo de IA. Construyeron un modelo digital de baterías de vehículos eléctricos comunes en el mercado y simularon los parámetros clave que afectan la velocidad de carga y la vida útil de la batería, permitiendo que la IA probara continuamente diferentes estrategias de carga en un entorno virtual. El sistema aprendió gradualmente a encontrar el equilibrio óptimo entre velocidad y desgaste.
Tras el entrenamiento, la IA es capaz de decidir en tiempo real la magnitud de la corriente de carga en función del nivel de carga restante actual de la batería, los años de uso y el estado de salud general. Los resultados de las pruebas mostraron que el nuevo método prolongó la vida útil de la batería en aproximadamente un 23%, mientras que el tiempo de carga solo varió unos segundos, lo cual es prácticamente insignificante.
La ventaja de esta tecnología reside en su bajo umbral de implementación. En principio, puede desplegarse simplemente mediante una actualización de software del sistema de gestión de la batería del vehículo, sin necesidad de añadir nuevo hardware.