El desgaste de las baterías eléctricas es una de las principales preocupaciones tanto para usuarios particulares como para empresas que consideran la transición al vehículo eléctrico. Aunque la carga rápida es esencial para viajes largos y flotas comerciales, su uso continuado acelera la degradación de las celdas debido al estrés químico. Para resolver este dilema, investigadores de la Universidad Tecnológica Chalmers en Suecia han desarrollado una estrategia de carga adaptativa que utiliza la IA para proteger la salud de la batería sin penalizar la velocidad de recarga.¿Cómo explican los investigadores el funcionamiento de esta tecnología?Changfu Zou, profesor de Ingeniería Eléctrica en Chalmers, explica que mediante una "adaptación inteligente de la corriente durante la carga", es posible maximizar simultáneamente el rendimiento y la vida útil del sistema. Los métodos estándar actuales son ineficientes porque utilizan la misma corriente y voltaje independientemente de si la batería es nueva o se ha utilizado durante años.Por su parte, el investigador Meng Yuan subraya la eficacia del nuevo sistema: "Demostramos que es posible cargar más o menos tan rápido como hoy, pero con una degradación a largo plazo de la batería significativamente menor". La clave reside en que la IA ajusta los parámetros de carga en tiempo real basándose en el estado de salud (SoH) y la electroquímica cambiante de las celdas.¿Qué daño en las baterías logra evitar este sistema?El principal problema que combate esta IA es el denominado "lithium plating" (revestimiento de litio). Este fenómeno ocurre cuando, debido a una alta corriente, el litio metálico se deposita en la superficie del electrodo en lugar de alojarse correctamente en su estructura interna.Además de reducir la capacidad de almacenamiento, este proceso genera irregularidades que, en el peor de los casos, pueden causar un cortocircuito interno y, por lo tanto, comprometer la seguridad del vehículo.¿Será difícil aplicar esta mejora en los coches eléctricos que ya circulan?De acuerdo con los investigadores, la implementación de esta tecnología es sencilla y rentable, ya que en principio solo requeriría una actualización de software en los sistemas de gestión de baterías (BMS) de los vehículos. Aunque el método debe calibrarse para los diferentes tipos de baterías del mercado, el equipo propone utilizar "transfer learning" (aprendizaje por transferencia) para adaptar rápidamente lo aprendido por el modelo de IA a nuevas químicas de celdas.¿Qué impacto podría tener este avance en el mercado de segunda mano?El aumento del 23 % en la durabilidad de la batería, además de beneficiar a los primeros propietarios, también mejora el valor de reventa del coche eléctrico.Para los fabricantes, esto se traduce en una reducción de los costes de garantía y en un uso más sostenible de materias primas críticas, lo que podría incentivar a más conductores a abandonar los combustibles fósiles.