Pesquisadores da Universidade de Uppsala, na Suécia, desenvolveram um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de prever o desgaste e prolongar a vida útil das baterias de veículos elétricos em até 70%.
O algoritmo analisa dados de ciclos curtos de carga e descarga, correlacionando-os com um modelo termoquímico detalhado que descreve reações internas do íon-lítio. Com isso, a equipe consegue identificar pontos críticos de envelhecimento antes que eles se tornem falhas irreversíveis, reduzindo custos de teste e aumentando a segurança dos packs.
Segundo o professor Daniel Brandell, líder do estudo publicado na revista Energy & Environmental Science, enxergar a bateria como um sistema químico complexo — e não como uma “caixa-preta” — é fundamental para acelerar a transição energética. Já a pesquisadora Wendi Guo explica que a abordagem dispensa longas bases de dados, preservando a confidencialidade dos usuários e facilitando a adoção em escala industrial.
Além de maior durabilidade, o método também mitiga riscos de curto-circuito e incêndio, já que anomalias de projeto ou reações secundárias são detectadas antes de comprometer a estrutura celular.
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Imagem: tadamichi
Especificações e disponibilidade
• Modelo de IA treinado com ciclos de carga de curta duração
• Acurácia de previsão de saúde da bateria: +70% em relação a técnicas convencionais
• Compatível com células íon-lítio de veículos elétricos comerciais
• Já disponível para grupos de pesquisa através de parceria com a Universidade de Uppsala
Fonte: Olhar Digital