Az akkumulátor technológia rohamléptekben fejlődik, ám a haladást kényszerűen lelassítja egy elhagyhatatlan munkafázis: minden újítást le kell tesztelni. A fejlesztési célok között kiemelten fontos az élettartam meghosszabbítása (minél többször tölthető fel az akkumulátor érdemi kapacitásvesztés nélkül, annál később kell azt kicserélni a készülékben, legyen szó mobiltelefonról vagy elektromos autóról), ennek vizsgálata azonban értelemszerűen sok időt vesz igénybe – minél fejlettebb egy akkumulátor, annál többet.

A Stanford és MIT egyetemek, valamint a Toyota kutatási intézete (TRI) ezért kidolgozott egy olyan eljárást, amellyel már néhány feltöltési ciklus alapján rendkívüli pontossággal megjósolható egy adott akkumulátor konstrukció várható élettartama. A kutatók több millió, korábbi vizsgálatokból származó adatelemet tápláltak be egy mesterséges intelligenciába, amely így kevesebb mint kilenc százalékos eltéréssel képes előre jelezni a maximális ciklusok számát. Hogy a további kutatásokat elősegítsék, a partnerek közkinccsé tették az általuk összegyűjtött, hatalmas mennyiségű adatot.

“A szokásos tesztmódszer szerint addig folytatjuk az új akkumulátor konstrukciók töltését és kisütését, amíg az akku el nem éri élettartama végét. A modern összetételű egységeknél ez hónapokig vagy akár évekig is eltarthat, ami rendkívüli mértékben megdrágítja és lassítja a laboratóriumi munkát” – mondta a kutatásban részt vevő Peter Attia, a Stanford Egyetem doktorandusza. Az új megoldással azonban nagyságrendekkel lerövidíthető a tesztfázis, ami gyorsabbá és olcsóbbá teszi a kutatást és fejlesztést, ám egyéb előnyei is vannak.

A gyártók például költséghatékonyan el tudják választani egymástól a kis és nagy élettartamú lítium-ion akkumulátorokat: előbbiek ideálisak lehetnek hordozható elektronikai készülékekbe, míg az utóbbiakat villanyautókhoz optimalizálhatják.

A Toyota és tudományos partnerei szerint az elektromos közlekedés legnagyobb akadálya is hatékonyabban elhárítható az új tesztmódszer alkalmazásával: számtalan különböző villámtöltési módszert alkalmaztak azonos vegyi összetételű Li-Ion akkucsomagokon, és a mesterséges intelligencián alapuló becslés gyorsan (a szokásos tesztelésnél legalább tízszer gyorsabban) kimutatta, hogy melyik eljárás milyen mértékben károsítja az akkumulátort. Ugyanakkor az akkumulátorok újrahasznosításában is hasznos lehet a rendszer: az elemeire szedett akkucsomagok egyes celláiról gyorsan megállapítható, hogy mennyi idejük van még hátra, így ennek tudatában dönthetnek az újrahasznosítás vagy az újrafelhasználás mellett.

A módszerről többet is megtudhat az alábbi videóból: https://www.youtube.com/watch?v=GcdrbCfwr-8

Fotó: Toyota