ابتكار أداة تنبؤية لتحسين عمر بطاريات السيارات الكهربائية

قد يتوقف سائقو السيارات الكهربائية عن التخمين بمدى قدرة سياراتهم على الوصول إلى وجهاتهم قريبًا، حيث طوّر مهندسون من جامعة كاليفورنيا في ريفرسايد نظامًا حديثًا يُعرف باسم “حالة المهمة” (SOM) للتنبؤ بمدى قدرة البطارية على إتمام الرحلة بشكل آمن، هذا النظام يعد ابتكارًا قويًا في تحسين تجربة القيادة للسيارات الكهربائية، فبدلاً من تقديم نسبة شحن فقط يتم الأخذ في الاعتبار العوامل البيئية المختلفة مثل التضاريس والطقس وحركة المرور.

طبقًا لتقرير نُشر في iScience، قاد مهري وجنكيز أوزكان فريق البحث الذي قام بتطوير نظام SOM من خلال دمج التعلم المعتمد على البيانات مع نماذج الفيزياء، هذا الدمج يجري إعتماداً على بيانات شحن البطارية وتفريغها وحرارتها مع مراعاة القوانين الكهروكيميائية والديناميكية الحرارية، وهو ما يسهم في تقديم تنبؤات دقيقة حتى تحت ظروف متغيرة وقاسية، كالتضاريس الجبلية أو الطقس غير المتوقع، هذه الطريقة تسد الفجوة بين التقديرات البسيطة والاحتياجات الواقعية لفهم مدى البطارية.

بالإضافة إلى ذلك، استخدم الفريق مجموعات بيانات علنية من وكالات عالمية مثل ناسا وجامعة أكسفورد للتأكد من دقة النموذج، فقد كشفت البيانات عن أداء نظام SOM الذي يمكنه تقليل أخطاء التنبؤ بصورة ملحوظة، حيث بلغ الخطأ 0.018 فولت فقط للجهد و1.37 درجة مئوية للحرارة، وهذا تفوّق واضح على الأنظمة الأخرى الموجودة حاليًا، إذ يمكن لنظام SOM كذلك مساعدة السائقين في اتخاذ قرارات هامة بخصوص إعادة الشحن في منتصف الطريق.

أشار الباحثون إلى أهمية نموذج SOM في تحسين سلامة وكفاءة السيارات الكهربائية والطائرات بدون طيار، حيث يمكنه تحويل بيانات البطاريات المعقدة إلى معلومات مفيدة، وفي هذا السياق علقت ميهري أوزكان بأن النظام يقوم بترجمة بيانات البطاريات إلى قرارات عملية، وبالتالي فإن هذا يحسن مستوى التخطيط والموثوقية للتكنولوجيا المعتمدة على الطاقة، على الرغم من أن الإطار الحالي يحتاج إلى قوة حوسبة مرتفعة إلا أن التطوير المستقبلي قد يجعله مناسبًا للاستخدام التجاري في السيارات الكهربائية.