Un gruppo di ricercatori della Chalmers University of Technology di Göteborg, in Svezia, sostiene di aver trovato una soluzione per aumentare del 23% la durata delle batterie delle EV grazie all’Intelligenza Artificiale. Il nuovo metodo, basato su reinforcement learning, sarebbe in grado di allungare la vita delle batterie senza penalizzare i tempi di ricarica.
L’AI entra nella gestione delle batterie
Lo studio affronta uno dei temi più delicati della mobilità elettrica: il compromesso tra ricarica ultra-veloce e durata della batteria.
Oggi la maggior parte dei sistemi di fast charging utilizza strategie standardizzate che applicano corrente e tensione simili indipendentemente dall’età o dalle condizioni della batteria. Ma con il passare degli anni e dei cicli di utilizzo, le celle diventano più vulnerabili a fenomeni di degrado.
Secondo i ricercatori, proprio questa rigidità accelera alcuni processi chimici indesiderati che riducono progressivamente la capacità disponibile della batteria.
Il problema del lithium plating
Tra i fenomeni più critici c’è il cosiddetto lithium plating, cioè il deposito di litio metallico sugli elettrodi invece del suo corretto immagazzinamento all’interno della struttura elettrochimica della cella.
Questo processo può provocare perdita di capacità, aumento della resistenza interna e, nei casi peggiori, problemi di sicurezza legati a possibili cortocircuiti.
Il rischio aumenta soprattutto durante la ricarica ad alta potenza e con l’invecchiamento della batteria. Ed è qui che entra in gioco il nuovo approccio sviluppato dai ricercatori svedesi.
Una ricarica che “si adatta” allo stato della batteria
Il sistema sviluppato utilizza reinforcement learning, una tecnica di machine learning nella quale l’algoritmo apprende progressivamente quali strategie producono i risultati migliori.
L’AI analizza continuamente lo stato di carica (SoC) e soprattutto lo stato di salute (SoH) della batteria, adattando in tempo reale la curva di ricarica. In pratica, la batteria non viene più trattata come un componente “standard”, ma come un sistema dinamico che cambia caratteristiche nel corso della sua vita operativa.
Secondo lo studio, questa gestione intelligente consente di mantenere tempi di ricarica molto simili a quelli attuali, ma riducendo significativamente il degrado a lungo termine.
Secondo gli analisti, con questo sistema c’è la possibilità di estendere la vita utile della batteria del 23%. Il che vuol dire poter posticipare la sostituzione dei pacchi batteria, una delle voci più onerose dell’intero ciclo di vita del veicolo.
Impatto industriale: le flotte in primo piano
La ricerca potrebbe avere effetti particolarmente rilevanti per i veicoli che dipendono fortemente dalla ricarica rapida, come taxi, flotte commerciali e mezzi industriali elettrici.
Ma anche nel settore delle auto private il tema è centrale. Sebbene studi recenti abbiano mostrato che il degrado iniziale delle batterie sia spesso inferiore alle attese, la percezione della durata nel tempo resta uno degli ostacoli psicologici principali per molti automobilisti europei.
Uno degli aspetti più interessanti riguarda ora la possibile implementazione industriale.
Secondo i ricercatori, il sistema potrebbe essere integrato tramite aggiornamenti software nei Battery Management System (BMS) già presenti nei veicoli elettrici moderni. Questo significa che almeno in teoria non sarebbero necessarie nuove chimiche o modifiche hardware radicali, ma soltanto una gestione più sofisticata dei parametri di ricarica.
Naturalmente serviranno ulteriori validazioni industriali e, soprattutto, l’adattamento ai diversi tipi di celle e architetture utilizzate dai costruttori.
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