{"id":307440,"date":"2026-05-12T13:30:00","date_gmt":"2026-05-12T11:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.electrive.com\/?p=307440"},"modified":"2026-05-12T14:07:19","modified_gmt":"2026-05-12T12:07:19","slug":"l-metodo-ai-podria-alargar-la-vida-util-de-las-baterias-ev-en-un-23","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.electrive.com\/es\/2026\/05\/12\/ai-method-could-extend-ev-battery-lifespan-by-23\/","title":{"rendered":"Un m\u00e9todo de IA podr\u00eda alargar la vida \u00fatil de las bater\u00edas de los VE en 23%"},"content":{"rendered":"

Aunque estudios recientes han demostrado que el desgaste de la bater\u00eda en los primeros 100.000 kil\u00f3metros es a menudo m\u00e1s bajos de lo previsto<\/a>, El estado de salud (SoH) de las bater\u00edas de tracci\u00f3n disminuye inevitablemente a medida que los veh\u00edculos el\u00e9ctricos envejecen y acumulan kilometraje. Esto se traduce en una reducci\u00f3n gradual de la capacidad utilizable de la bater\u00eda en comparaci\u00f3n con las especificaciones del fabricante.<\/p>\n\n\n\n

Dado que la disminuci\u00f3n de la capacidad de las bater\u00edas es una de las principales preocupaciones de los posibles compradores de coches el\u00e9ctricos y veh\u00edculos el\u00e9ctricos comerciales, los investigadores de la Universidad Tecnol\u00f3gica Chalmers de Gotemburgo (Suecia) han desarrollado un m\u00e9todo para mejorar la salud de las bater\u00edas. Se centraron en la carga r\u00e1pida de CC, que se sabe que acelera la degradaci\u00f3n de las bater\u00edas m\u00e1s r\u00e1pidamente que los cargadores de CA, m\u00e1s lentos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cPara los taxis o los veh\u00edculos pesados de la industria, por ejemplo, el acceso a la recarga r\u00e1pida significa mucho, pero esto tambi\u00e9n es cierto para los turismos\u201d, afirma Changfu Zou, profesor del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica de la Universidad de Chalmers. \u201cAunque los automovilistas particulares suelen cargar sus coches el\u00e9ctricos en casa, la disponibilidad de carga r\u00e1pida fuera del hogar es un factor crucial, ya que facilita los desplazamientos y la conducci\u00f3n en distancias m\u00e1s largas\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n

Prolongar la vida \u00fatil con la IA<\/h2>\n\n\n\n

En un estudio publicado recientemente, Zou, junto con Meng Yuan, profesor adjunto de la Universidad Victoria de Wellington en Nueva Zelanda y antiguo investigador de la Universidad de Chalmers, demostr\u00f3 que la inteligencia artificial puede prolongar la vida \u00fatil de las bater\u00edas sin aumentar significativamente el tiempo de carga.<\/p>\n\n\n

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Este m\u00e9todo de carga impulsado por la IA prolonga la vida \u00fatil de la bater\u00eda en aproximadamente un 23% en comparaci\u00f3n con los procedimientos est\u00e1ndar actuales, mientras que el tiempo de carga permanece pr\u00e1cticamente inalterado. \u201cDemostramos que es posible cargar m\u00e1s o menos tan r\u00e1pido como hoy, pero con una degradaci\u00f3n a largo plazo de la bater\u00eda significativamente menor\u201d, afirma Meng Yuan.<\/p>\n\n\n\n

La carga r\u00e1pida es un factor de estr\u00e9s para las bater\u00edas, ya que fuerza la electricidad de alta corriente a trav\u00e9s de c\u00e9lulas individuales, aumentando el riesgo de reacciones qu\u00edmicas secundarias. Una cuesti\u00f3n especialmente problem\u00e1tica es el recubrimiento de litio. En este caso, el litio met\u00e1lico se deposita en el electrodo en lugar de almacenarse adecuadamente dentro de la estructura de la pila. Esto puede reducir la capacidad y comprometer la seguridad, ya que una distribuci\u00f3n desigual del litio puede, en el peor de los casos, provocar un cortocircuito.<\/p>\n\n\n\n

Prevenir el recubrimiento de litio<\/h2>\n\n\n\n

\u201cEl riesgo de recubrimiento de litio aumenta con la edad de la bater\u00eda. Sin embargo, los m\u00e9todos est\u00e1ndar de carga actuales utilizan la misma corriente y tensi\u00f3n independientemente de si la bater\u00eda es nueva o lleva a\u00f1os utiliz\u00e1ndose\u201d, afirma Meng Yuan.<\/p>\n\n\n\n

La nueva estrategia de carga basada en IA se basa en el aprendizaje por refuerzo, en el que las acciones correctas son recompensadas y reforzadas. El modelo de IA se entren\u00f3 para adaptar el proceso de carga al estado de carga (SoC) de la bater\u00eda teniendo en cuenta su estado general, ya que esto es fundamental tanto para la capacidad como para el rendimiento electroqu\u00edmico. El resultado es una estrategia de carga que reduce el tiempo de carga y minimiza las reacciones nocivas.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan los investigadores, la nueva estrategia de carga es sencilla y rentable de aplicar, ya que podr\u00eda implantarse mediante actualizaciones de software en los sistemas de gesti\u00f3n de las bater\u00edas de los veh\u00edculos. Sin embargo, ser\u00edan necesarios algunos ajustes para su adopci\u00f3n generalizada.<\/p>\n\n\n\n

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