Su coche eléctrico aún no utiliza IA para cargar la batería, pero eso podría cambiar
Si alguna vez ha visto cómo el icono de la batería de su teléfono móvil caía en picado más rápido de lo esperado, sabrá que las estimaciones de carga no son perfectas. En un coche eléctrico, la lectura de carga de la batería es más que una suposición, es un número crítico para la seguridad de los pasajeros.
El estado de carga (SOC), que muestra el porcentaje de capacidad restante de la batería del coche, se utiliza para funciones de seguridad como evitar la sobrecarga o quedarse completamente sin batería. Ambas cosas pueden tener consecuencias desastrosas.
Si no se mide con precisión el SOC, puede producirse una sobrecarga que provoque calor excesivo, descomposición química y, en casos extremos, "fuga térmica", un término eufemístico para referirse a un incendio de la batería.
Este riesgo es la razón por la que el sector de las baterías para vehículos eléctricos (VE) aún no ha adoptado activamente la inteligencia artificial (IA), a pesar de su potencial para aumentar la eficiencia.
La incertidumbre ante una caja negra
"Antes no se permitían los componentes de IA en los vehículos de motor porque se basan en datos, y hay problemas para demostrar la causalidad y la responsabilidad con un componente de IA porque es una caja negra", explica a 'Euronews Next', Martin Skoglund, de los Institutos de Investigación de Suecia (RISE). "No se puede mirar dentro y decir qué falló", añade.
Los sistemas tradicionales son sencillos y totalmente comprobables, y se basan en cálculos rígidos basados en valores como la corriente y el voltaje, a veces ajustados en función de la temperatura.
Pero la situación está cambiando. En los últimos años, los investigadores empezaron a entrenar modelos de IA con datos de baterías para reconocer los sutiles patrones de voltaje, corriente, temperatura y demás.
Los riesgos del envejecimiento de una batería
"Lo que cambia las cosas es que la evolución de las células es muy rápida, y si se hace de forma tradicional es bastante lento y no se pueden captar todos los matices del envejecimiento de una batería y otras cosas como el desgaste, algo que potencialmente podría hacer un componente de IA", explica Skoglund.
Integrar la IA en el sistema de estimación de la batería podría hacer que los futuros vehículos eléctricos llegaran más lejos y duraran más, si se hace bien, pero también es una tarea en la que los errores pueden provocar, literalmente, graves problemas.
En una prueba, Skonglund y sus colegas introdujeron intencionadamente datos de entrada corruptos en el modelo de IA, simulando el tipo de errores que pueden producirse por interferencias eléctricas o radiación, un método denominado "experimentos de inyección de fallos. "Como los fallos son algo que la IA probablemente experimentará durante su vida útil, algunos de los sensores de entrada tendrán fallos", explica Skonglund.
Una imprecisión podría ser peligrosa
La salida estaba muy desviada. Cuando la IA recibía incluso pequeños fallos en la entrada, la salida se desviaba significativamente, mostrando un porcentaje diferente de la carga real.
Esta imprecisión podría ser peligrosa para los conductores o los pasajeros, ya que provocaría paradas inesperadas del vehículo o una sobrecarga de la batería que, en casos extremos, podría provocar un sobrecalentamiento o un incendio.
"Es importante hacer este tipo de pruebas porque demostramos que en realidad no era tan robusto", afirma Skonglund. El equipo responsable del estudio propone un sistema de intervención a medio camino entre la vieja y la nueva guardia de la tecnología de los vehículos eléctricos.
Una "jaula de seguridad" que mantiene a raya a la IA
Los investigadores lo denominan "jaula de seguridad", un sistema guardián que mantiene a raya a la IA y la desconecta cuando se comporta de forma inadecuada. Este monitor se somete a pruebas muy rigurosas y está diseñado para realizar cálculos sencillos o comprobar umbrales en entradas como el voltaje, la corriente y la temperatura mientras la IA toma lecturas de los sensores.
Este enfoque de jaula de seguridad es una forma de integrar la IA en la tecnología de los vehículos eléctricos de forma segura. No es la única solución, pero muestra un camino prometedor en un campo que evoluciona rápidamente.