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Las baterías en vehículos eléctricos se desgastan demasiado rápido y esto está ralentizando la electrificación del sector de transporte. Los investigadores de la Universidad de Uppsala ahora han desarrollado un modelo de IA que puede proporcionar una imagen mucho más precisa del envejecimiento de la batería. El modelo podría conducir a una vida útil más larga y una mayor seguridad para las baterías de vehículos eléctricos.
No es raro que las baterías en los automóviles eléctricos sean el primer componente del vehículo a la edad. Este es un gran desperdicio de recursos hoy en día y está frenando la transformación del sector del transporte.
Para abordar este problema, la industria automotriz está desarrollando software, a menudo basado en la IA, para optimizar la gestión y el control de las baterías. Los investigadores de la Universidad de Uppsala ahora han producido un nuevo modelo que puede aumentar la robustez de las predicciones de salud de la batería hasta un 70%. El estudio es publicado En la revista Energy & Environmental Science.
“Ser capaz de aprender más sobre la vida y el envejecimiento de las baterías beneficiará a los sistemas de control futuros en vehículos eléctricos. También muestra lo importante que es comprender lo que sucede dentro de las baterías. Si dejamos de mirarlos como cajas negras que simplemente se espera que proporcionen energía, y adquirir una imagen detallada de los procesos, podemos administrarlas para que se mantengan en buenas condiciones más tiempo”, dice Professor Daniel Brandell, quién dirigió el estudio y está en la carga de la carga de la batería de manera avanzada. Universidad Uppsala.
Resumen gráfico. Crédito: Energía y Ciencias Ambientales (2025). Doi: 10.1039/d5ee03268g
Varios años de pruebas de baterías están detrás del estudio, llevados a cabo en colaboración con la Universidad de Aalborg en Dinamarca. Se construyó una base de datos recopilando datos de numerosos segmentos de carga muy cortos. Esto se combinó con un modelo detallado de todos los diferentes procesos químicos que tienen lugar dentro de la batería.
“En conjunto, esto nos da una imagen muy precisa de las diversas reacciones químicas que dan como resultado la potencia generadora de la batería, pero también de cómo envejece durante el uso”, dice Wendi Guo, quien realizó el estudio.
El descubrimiento también podría afectar la seguridad de los vehículos eléctricos. Los problemas de seguridad que pueden ocurrir en la batería a menudo se deben a fallas de diseño y reacciones laterales, que también se pueden predecir al estudiar datos de la carga y descarga de la batería.
“El hecho de que solo usemos segmentos de carga corto es probablemente una ventaja adicional. Los datos de la batería de los vehículos eléctricos son sensibles, tanto para la industria como desde el punto de vista de anonimización para los usuarios. Esta investigación muestra cuán lejos puede llegar sin necesidad de conjuntos de datos completos”, dice Brandell.
Más información: Wendi Guo et al, descubriendo el impacto de los parámetros de diseño de la batería en la salud y la vida utilizando segmentos de carga cortos, energía y ciencias ambientales (2025). Doi: 10.1039/d5ee03268g
Proporcionado por la Universidad de Uppsala
Cita: el modelo de IA puede ayudar a extender la vida y aumentar la seguridad de las baterías de vehículos eléctricos (2025, 22 de agosto) recuperado el 22 de agosto de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-08-ai-life-safety-electric-vehicle.html
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