Il progresso tecnologico non si ferma, soprattutto nella gestione delle batterie. In questo caso, però, il progresso non viene solo dalla componentistica hardware, ma anche da quella software dell’intelligenza artificiale. Lo dimostrano Eatron Technologies e Syntian, che hanno recentemente dimostrato come l’AI riesca a migliorare la gestione delle batterie al punto da allungarne notevolmente la loro durata.
Il nuovo BMS di Eatron Technologies e Syntiant
Grazie all’intelligenza artificiale, aziende come Eatron Technologies e Syntiant stanno facendo passi da gigante nel migliorare le prestazioni e la durata delle batterie agli ioni di litio. Ne é un esempio il loro nuovo BMS (Battery Management System), che ha aumentato la capacità dei dispositivi di stoccaggio fino al 10%, e del 25% la durata di vita utile delle batterie.
Tutto questo è stato reso possibile grazie al chip da loro sviluppato, che combina l’Intelligent Software Layer di Eatron con il Neural Decision Processor NDP120 di Syntiant. Grazie a questo combinazione, il BMS può monitorare in tempo reale con una precisione senza precedenti parametri come:
- lo stato di salute,
- lo stato di carica,
- la durata residua delle batterie.
Particolarità di questo chip è il fatto che opera on-the-edge, cioè esegue analisi e decisioni direttamente sul dispositivo, eliminando la necessità di una complessa infrastruttura cloud e riducendo al tempo stesso costi, latenza e consumo energetico.
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Intelligenza artificiale e batterie: più lunga la durata di vita utile
In termini più concreti, un aumento del 25% della durata della vita utile significa che le tipiche batterie agli ioni di litio, che normalmente durano tra 500 e 1.000 cicli di ricarica, possono ora raggiungere tra 625 e 1.250 cicli. Anche le batterie al litio-ferro-fosfato, utilizzate sempre più frequentemente nelle applicazioni off-grid, vedono un incremento da 5.000 a oltre 6.250 cicli di carica.
A livello di compatibilità, il design plug-and-play del BMS potenziato dall’AI lo rende addirittura facilmente integrabile in una vasta gamma di dispositivi: dai dispositivi di elettronica di consumo ai veicoli elettrici, fino ai carrelli elevatori e ai micro-veicoli commerciali leggeri. E questo in forza della personalizzazione stessa del BMS: tramite una toolchain intuitiva, si può tranquillamente ottimizzare ciascuna applicazione specifica.
Infine, grazie alla diagnostica predittiva della sua intelligenza artificiale, il BMS è in grado di rilevare tempestivamente potenziali problemi, prevenendo guasti e garantendo un’operatività sicura. Questo è particolarmente cruciale per applicazioni che richiedono un’affidabilità assoluta, come veicoli elettrici e dispositivi industriali.
