Engenheiros da Universidade da Califórnia, em Riverside, desenvolveram uma nova métrica de diagnóstico de baterias chamada Estado da Missão (SOM), que prevê se uma bateria consegue completar uma tarefa específica em condições reais.
Diferente dos sistemas atuais, que apenas indicam a porcentagem de carga, o SOM considera dados da bateria e fatores ambientais, como trânsito, altitude e temperatura, para fornecer previsões em tempo real.
Testes mostraram resultados promissores
O modelo combina aprendizado de máquina e leis da física, respeitando princípios de eletroquímica e termodinâmica, permitindo previsões confiáveis mesmo em cenários adversos, como subidas íngremes ou quedas de temperatura.
“Ele transforma dados abstratos da bateria em decisões práticas, melhorando a segurança e o planejamento de veículos, drones e outros sistemas”, explica Mihri Ozkan, professora da UCR.
Testes com conjuntos de dados da NASA e da Universidade de Oxford mostraram que o SOM reduziu significativamente erros de previsão de tensão, temperatura e estado de carga em comparação com métodos tradicionais.
O sistema pode indicar, por exemplo, se um carro elétrico consegue completar uma rota ou se um drone não pode voar devido ao vento.
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Modelo será otimizado e expandido
Atualmente, a principal limitação é a complexidade computacional, mas os pesquisadores planejam otimizar o modelo e expandir seu uso para diferentes químicas de bateria, como íons de sódio, estado sólido ou fluxo, além de veículos, drones, armazenamento de energia e até missões espaciais.
O SOM promete tornar o gerenciamento de energia mais preciso, seguro e confiável em diversas aplicações. Os detalhes do sistema foram publicados na revista iScience.
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