La Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), Seat y el Volkswagen Group Innovation de Wolfsburg (Alemania) están desarrollando algoritmos con Inteligencia Artificial para mejorar la eficiencia de las baterías y el rendimiento de los motores de vehículos eléctricos.

Bajo el nombre Predictive eBoost, la investigación trabaja con variables como la trayectoria del vehículo, la pendiente de la vía o la velocidad de circulación, para decidir cuándo activar la refrigeración de la batería y poder mejorar las estrategias actuales.

Las baterías de los vehículos eléctricos “son cada vez más potentes y tienen mayor autonomía, pero también necesitan una gestión térmica adecuada”, indican los responsables del proyecto.

bateríasSegún la UPC, las estrategias actuales “solo tienen en cuenta la temperatura de los componentes del vehículo para decidir cuándo enfriarlos o calentarlos”, cuando “el desarrollo de sistemas más inteligentes de ayuda a la toma de decisiones permitirá conseguir unos mejores criterios de eficiencia y consumo”.

Preguntas por responder

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Predictive eBoost busca dar respuesta a cuestiones como “¿por qué un vehículo debería invertir energía en enfriar la batería, si en pocos minutos encontrará una pendiente prolongada en la que se podrá enfriar sola?”.

O bien, “si se pudiera saber que se acerca una aceleración importante, ¿no sería mejor preparar el vehículo con antelación para mitigar el esfuerzo que tendrá que hacer?”.

Por ello, los investigadores aseguran que “tener en cuenta no solo la temperatura de los componentes del vehículo, sino también su estado, el del entorno y el del trayecto, permite optimizar el rendimiento y el consumo de la batería para aumentar su autonomía y vida útil además de minimizar el impacto medioambiental”.

Los resultados del proyecto supondrán un paso adelante en la implantación del vehículo eléctrico, ya que “permitirán alargar la distancia recorrida sin necesidad de detenerse, a la vez que proporcionarán una experiencia de conducción más satisfactoria”.

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