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pubblicata il 26 Agosto 2026, alle 09:41 nel canale Auto Elettriche
Colin Jie Chu, 18 anni, ha cominciato nel 2024 al laboratorio di Simona Onori a Stanford: 22 celle fatte invecchiare apposta, un modello che unisce circuito equivalente e machine learning, errore del 2,36% sulla stima dello stato di salute
Colin Jie Chu, diciottenne di Palo Alto, frequenta The Nueva School in California e ha messo a punto un metodo per stimare lo stato di salute di una batteria agli ioni di litio con un errore dichiarato del 2,36%. Il lavoro lo ha portato fra i finalisti del Regeneron Science Talent Search 2026, una delle competizioni scientifiche pi� seguite negli Stati Uniti. Il problema che affronta � uno dei pi� sentiti nel panorama delle auto elettriche, perch� nessuno pu� aprire una cella per misurarne il consumo e la condizione di una batteria va dedotta dal solo comportamento elettrico.
Chu ha combinato due approcci che normalmente procedono su binari paralleli: da un lato un modello a circuito equivalente, che descrive il comportamento elettrico della cella con un insieme di componenti ideali, pi� facili da trattare matematicamente; dall'altro una regressione di machine learning, che corregge la stima al variare delle condizioni operative. I dati arrivano da 22 batterie fatte invecchiare apposta con segnali elettrici costruiti per riprodurre stili di guida diversi, come descrive la Society for Science, che organizza il premio.
