Quanto dura una batteria? Fino a oggi le sperimentazioni e la raccolta dei dati a fine vita sono stati in grado di fornire informazioni parziali sulla perdita di resa degli accumulatori.

Oggi invece i ricercatori dell’Argonne National Laboratory, del Dipartimento dell’Energia degli Stati Uniti, hanno trovato il modo di calcolare la durata di una batteria sin dal momento in cui questa è prodotta. Lo fanno attraverso il machine learning, analizzando il periodo di tempo durante il quale le diverse sostanze chimiche presenti all’interno delle celle, combinate tra loro in una certa percentuale e organizzate in un'architettura precisa, possono svolgere la loro funzione correttamente.

Il segreto è nell'auto-apprendimento

Gli scienziati americani hanno testato questo metodo predittivo su 300 batterie dotate di 6 chimiche differenti e hanno dimostrato di poter determinare con precisione quanto a lungo possono essere utilizzate prima che le prestazioni decadano in modo eccessivo.

Ci sono riusciti utilizzando un computer dotato di apprendimento automatico che analizza un insieme iniziale di dati e poi, dai risultati ottenuti e considerando quanto appreso, il computer analizza un secondo insieme di dati e lavorando in questo modo fa previsioni sempre più precise.

Analizziamo tanti tipi diversi di batteria: per cellulari, per auto elettriche, per sistemi di stoccaggio – ha detto Noah Paulson, uno degli autori dello studio – Prevedere la loro durata è fondamentale per aziende e consumatori”. “Fino a oggi, se si voleva sapere quanto sarebbe durata una batteria, la si doveva mettere su un banco di prova e forzare i cicli di carica e scarica, ma questo procedimento richiede molto tempo, mesi se non anni”, ha aggiunto Susan Babinec, ricercatrice che ha partecipato allo studio.

Sviluppo più rapido e meno costoso

È anche vero che la durata di una batteria non dipende solo dalla chimica che la compone e dall’architettura interna, ma è influenzata anche dal modo in cui la si usa, da come la si ricarica. Il metodo messo a punto nell’Argonne National Laboratory prende in considerazione anche queste variabili.

“Con il nostro metodo possiamo calcolare molte cose – spiega ancora Paulson –. Possiamo capire il diverso modo di degradarsi di una batteria in base alla composizione chimica. Addirittura, siamo anche in grado di predire la durata media di un accumulatore che adotta una chimica nota e poi, utilizzando quei dati, di valutare la durata di un altro accumulatore con una chimica ancora non utilizzata sul campo. Ci basta addestrare l’algoritmo per ottenere risultati veritieri”.

Quindi, si potrà valutare in anticipo i benefici di una composizione chimica particolare senza neanche dover costruire una batteria, con un incredibile risparmio di tempo e di denaro. “Diciamo che la prassi potrebbe essere questa: costruisci una batteria nuova, la testi con un po’ di cicli e poi ti rivolgi al nostro algoritmo per capire quanto può durare. E così decidi se andare avanti o apportare correzioni”, ha aggiunto la Babinec. Un potenziale punto di svolta per accelerare la ricerca.