Em comparação com todos os componentes eletrônicos que alimentam o computador minúsculo que é o smartphone no seu bolso, a tecnologia de bateria é completamente decepcionante. Não só o seu telefone precisa de carga todos os dias, como também, em poucos anos, a sua bateria dificilmente será capaz de manter uma carga. Então, quanto tempo vai durar o seu dispositivo? Pesquisadores da Universidade Stanford e do MIT criaram uma inteligência artificial capaz de prever a vida útil potencial de uma bateria após apenas algumas cargas.
Quando comparada com a tecnologia de bateria recarregável que existia há apenas 20 anos, a bateria de íons de lítio dentro do seu telefone, tablet e quase qualquer dispositivo móvel é uma melhoria significativa. Elas agora são relativamente baratas de se fabricar e tendem a fornecer um desempenho sólido até o final de seu ciclo de vida. Mas prever quando esse fim está chegando tem sido geralmente muito difícil, o que também tornou a pesquisa e o desenvolvimento de novas tecnologias de baterias muito demorados.
Será que uma combinação diferente de produtos químicos e materiais resultará numa variante de bateria de íons de lítio que dura muito mais do que as suas antecessoras? Essa nova abordagem de carregamento rápido tem consequências a longo prazo para a vida útil da bateria?
A única maneira de dizer é recarregar e descarregar repetidamente uma amostra até que ela atinja o fim do seu ciclo de vida, que é definido quando ela chega a 20% da sua capacidade de carga original. Esse é um processo demorado, e, em parte, é por isso que parece que as inovações na tecnologia de baterias não acompanharam o ritmo da tecnologia eletrônica.
Para ajudar potencialmente a acelerar a pesquisa e o desenvolvimento de baterias, os investigadores da Universidade Stanford e do MIT trabalharam com o instituto de pesquisa da Toyota e usaram o aprendizado de máquina para desenvolver um algoritmo que pode prever com grande precisão o desempenho de uma bateria. Treinado com centenas de milhões de medições coletadas enquanto as baterias estavam sendo carregadas e descarregadas — incluindo capacidade de energia, tempos de carga e até mesmo as temperaturas das células da bateria —, o algoritmo pode prever por quantos ciclos uma bateria pode ser efetivamente carregada e descarregada, com resultados reais de carga dentro de 9% da previsão.
O algoritmo não substitui completamente as amostras realmente testadas até que elas morram, mas pode ajudar os engenheiros a determinar rapidamente se as mudanças que estão testando têm o potencial de melhoria.
Mesmo com tolerâncias de fabricação rigorosas, a vida útil de uma bateria pode ser diferente daquela que saiu da linha de montagem. Usando o mesmo algoritmo de aprendizado de máquina, os pesquisadores viram que conseguiram prever com precisão, em 95% do tempo, se uma bateria teria uma vida útil maior ou menor depois de coletar dados de amostra de apenas cinco ciclos de carregamento.
Essa abordagem não prevê exatamente quanto tempo uma bateria durará, mas poderia permitir que os fabricantes classificassem as baterias de forma mais eficiente à medida que elas saem da linha de montagem, de modo que aquelas com uma vida útil prevista muito mais longa poderiam ser reservadas para smartphones ou carros elétricos com demandas de energia muito maiores.
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