Così l'intelligenza artificiale aiuta la produzione di batterie
Un consorzio tedesco usa metodi di autoapprendimento per progettare batterie più avanzate, riducendo sprechi e tempi di produzione
L’intelligenza artificiale, ormai, trova molte più applicazioni di quanto si possa immaginare. È normale, quindi, che venga utilizzata anche in diversi settori legati alla mobilità sostenibile. Su questo tema è nato di recente un consorzio di vari enti di ricerca tedeschi che vogliono capire come l’IA possa essere utilizzata per ottimizzare i processi di produzione delle batterie per auto elettriche.
L’obiettivo del progetto, chiamato Traicell, è quello di “tracciare i dati di produzione e le analisi sulla qualità dei singoli strati di elettrodi”, ha spiegato un portavoce dell’istituto Fraunhofer FFB, cha fa parte del consorzio. In altre parole, si vogliono studiare a fondo tutti i dettagli della produzione di una cella per innalzare l’efficienza delle singole operazioni.
Più qualità, meno sprechi e più efficienza
In particolare, il consorzio Traicell analizzerà le fasi di miscelazione e di rivestimento delle componenti interne a una cella. Prima dell’avvio dell’iniziativa di ricerca tedesca un gruppo di esperti del settore delle batterie ha individuato tre aree principali su cui concentrare gli sforzi:
- Previsione della qualità di produzione delle celle
- Riduzione degli sprechi
- Miglioramento della resa dei materiali
"Alla fine dei 3 anni di durata del progetto – si legge ancora nella comunicazione ufficiale – i modelli di apprendimento automatico utilizzati consentiranno di prevedere la qualità delle celle sin dalle prime fasi di produzione, al fine di ridurre al minimo gli sprechi e migliorare la resa dei materiali".
Dal laboratorio alla produzione in serie
La volontà del consorzio Traicell è di arrivare nel 2027, o al più tardi nel 2028, con prototipi di celle che siano pronte a essere prodotte su larga scala.
"Le soluzioni innovative, comprese quelle derivanti dalla produzione digitalizzata di celle per batterie agli ioni di litio, devono essere trasferite dalla ricerca all'industria più rapidamente", ha affermato il professor Achim Kampker, direttore del PEM, il Dipartimento di Ingegneria della produzione di componenti per la mobilità elettrica dell’Università di Aachen.
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"In futuro – ha aggiunto il professore - sarà importante essere in grado di fare previsioni affidabili sulla qualità durante il processo di formatura per ridurre i tempi di produzione e rilevare gli scarti in una fase iniziale".
L’intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale per il raggiungimento di questi obiettivi.
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