{"id":283060,"date":"2025-09-02T08:06:45","date_gmt":"2025-09-02T06:06:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrive.com\/?p=283060"},"modified":"2025-09-02T08:10:56","modified_gmt":"2025-09-02T06:10:56","slug":"recirculate-prueba-un-sistema-robotizado-accionado-por-ai-para-el-desmontaje-de-baterias-ev","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/2025\/09\/02\/recirculate-tests-ai-driven-robotic-system-for-ev-battery-disassembly\/","title":{"rendered":"Recirculate prueba un sistema rob\u00f3tico impulsado por IA para el desmontaje de bater\u00edas de veh\u00edculos el\u00e9ctricos"},"content":{"rendered":"

El enfoque utiliza la rob\u00f3tica y el aprendizaje autom\u00e1tico para desmontar las bater\u00edas desde el nivel de paquete a celda. En la primera fase, los investigadores han desarrollado un conjunto de herramientas y modelos de aprendizaje autom\u00e1tico \"para el desmontaje robotizado de una bater\u00eda de veh\u00edculo el\u00e9ctrico desde el nivel de paquete a celda\". Seg\u00fan los investigadores, \"fueron necesarios 18 meses de trabajo dedicado de nuestro equipo de expertos en rob\u00f3tica, IA y ML\" para completar este primer paso.<\/p>\n\n\n\n

El desarrollo est\u00e1 dirigido por la Universidad Centria de Ciencias Aplicadas de Finlandia, que ha construido una c\u00e9lula rob\u00f3tica en torno a un robot industrial KUKA KR10 montado sobre un ra\u00edl lineal m\u00f3vil. El robot est\u00e1 equipado con herramientas especialmente dise\u00f1adas y una c\u00e1mara de profundidad para detectar, desatornillar y retirar componentes de paquetes de alto voltaje de forma aut\u00f3noma.<\/p>\n\n\n\n

Se han entrenado m\u00faltiples modelos de aprendizaje autom\u00e1tico para reconocer tornillos, conectores y cableado. Una vez retirada la tapa con una pinza de vac\u00edo, las herramientas rob\u00f3ticas desmontan los componentes internos a la vez que analizan las orientaciones de los cables para determinar las estrategias de extracci\u00f3n \u00f3ptimas.<\/p>\n\n\n\n

\"S\u00f3lo en la tapa hay aproximadamente 50 tornillos\", explica Tomi Pitk\u00e4aho, profesor titular de investigaci\u00f3n en Centria. \"Hemos entrenado un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para localizar e identificar cada tornillo, extraer sus coordenadas exactas y enviar estos datos al robot. Con una c\u00e1mara de profundidad instalada directamente en la herramienta, el robot puede determinar con precisi\u00f3n no s\u00f3lo la posici\u00f3n x e y, sino tambi\u00e9n la profundidad z de cada componente.\"<\/p>\n\n\n

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El sistema no se limita al desmontaje. Se ha entrenado un modelo de identificaci\u00f3n de bater\u00edas para que reconozca los distintos tipos de bater\u00edas incluso sin c\u00f3digos QR o pasaportes digitales de producto. En la actualidad, el modelo puede identificar packs de Ford y Tesla con una precisi\u00f3n casi perfecta, lo que permite al robot seleccionar autom\u00e1ticamente el programa de desmontaje correcto.<\/p>\n\n\n\n

Recirculate planea ahora ampliar el conjunto de datos de entrenamiento para admitir otros tipos de bater\u00edas, con el objetivo de escalar la soluci\u00f3n a entornos industriales. \"Este es uno de los primeros ejemplos pr\u00e1cticos del mundo real de desmontaje de bater\u00edas utilizando el aprendizaje autom\u00e1tico y la rob\u00f3tica\", afirma Pitk\u00e4aho. \"Hasta ahora, la mayor\u00eda de los esfuerzos han sido puramente acad\u00e9micos\".<\/p>\n\n\n\n

Recirculate se anunci\u00f3 por primera vez en 2023 y su objetivo es crear nuevos modelos de negocio para la reparaci\u00f3n, reutilizaci\u00f3n y reciclaje de bater\u00edas de segunda vida. La UE financia el proyecto, de tres a\u00f1os de duraci\u00f3n, con 4,9 millones de euros.<\/p>\n\n\n\n

Combina la experiencia de once empresas, entre ellas Ford Otosan y DHL, as\u00ed como de fabricantes de tecnolog\u00edas avanzadas en los campos de la IA, las soluciones log\u00edsticas inteligentes y la tecnolog\u00eda blockchain. Ford Otosan proporciona varias bater\u00edas para el proyecto y participa en el desarrollo de un sistema de etiquetado de bater\u00edas estandarizado. DHL se encarga del transporte y almacenamiento seguros de los packs, m\u00f3dulos y pilas. Los otros participantes en el proyecto son Probot, Minespider, Eco Stor, Fundacio Eurecat, Libattion, Dafo Vehicle Fire Protection, Iconiq Innovation Limited e Iconiq Innovation Spain y el CSEM suizo.<\/p>\n\n\n\n

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