O carregamento rápido torna os veículos elétricos muito mais viáveis no dia a dia. O que antes seria uma parada longa na estrada pode virar apenas uma pausa para tomar um café.
Em frotas de entrega, táxis e caminhões industriais, ele ajuda a operação a não parar. Ainda assim, sempre existiu um porém: quanto mais depressa uma bateria é recarregada, maior é o esforço a que ela é submetida.
Esse equilíbrio difícil incomoda motoristas e montadoras há anos. As pessoas querem reduzir o tempo no carregador, mas também esperam que a bateria permaneça saudável por mais tempo.
Como a substituição da bateria de um veículo elétrico pode custar caro, as dúvidas sobre a durabilidade ainda fazem parte do motivo pelo qual alguns consumidores hesitam antes de trocar um carro a combustão por um elétrico.
Agora, pesquisadores afirmam ter encontrado um caminho para contornar esse problema. Um novo sistema de IA consegue ajustar o carregamento rápido em tempo real, levando em conta o estado da própria bateria.
Segundo cientistas da Universidade de Tecnologia de Chalmers, na Suécia, e da Universidade Victoria de Wellington, na Nova Zelândia, a abordagem elevou a vida útil da bateria em quase 23% sem aumento perceptível no tempo de recarga.
O carregamento rápido desgasta as baterias
Em geral, espera-se que baterias de veículos elétricos durem entre 8 e 15 anos, variando conforme o modo de uso e os hábitos de recarga.
No carregamento rápido, uma corrente elétrica elevada é empurrada para dentro das células em pouco tempo. Esse processo aumenta calor e pressão, e, aos poucos, pode prejudicar a química interna da bateria.
Um dos pontos mais problemáticos é a chamada deposição de lítio. Em vez de os íons de lítio se acomodarem de forma ordenada na estrutura da bateria, o lítio metálico passa a se acumular na superfície do eletrodo.
O risco da deposição de lítio
Com o passar do tempo, a deposição de lítio diminui a capacidade da bateria e pode formar estruturas irregulares no seu interior. Em situações mais graves, esse tipo de dano pode até aumentar o risco de curto-circuito.
“A probabilidade de deposição de lítio aumenta com a idade da bateria”, disse o coautor do estudo, Meng Yuan.
“No entanto, os métodos padrão de carregamento de hoje usam a mesma corrente e a mesma tensão, independentemente de a bateria ser nova ou já ter sido utilizada por anos.”
Isso é relevante porque os sistemas atuais de recarga, na prática, tratam as baterias quase como se fossem iguais.
Uma bateria recém-saída de fábrica e outra bastante desgastada acabam recebendo padrões de carregamento muito semelhantes, apesar de se comportarem de maneira diferente internamente.
A IA aprende a carregar melhor
O novo sistema de IA altera a corrente de carregamento de acordo com a condição da bateria naquele instante. Ele considera o quanto a bateria está carregada e quanto desgaste ela já acumulou.
Em vez de manter potência máxima o tempo todo, o método ajusta continuamente a recarga para reduzir reações químicas prejudiciais, sem abrir mão de velocidades altas.
“Mostramos que é possível carregar mais ou menos tão rápido quanto hoje, mas com uma degradação de longo prazo da bateria significativamente menor”, afirmou Yuan.
Para isso, os pesquisadores recorreram a um tipo de inteligência artificial conhecido como aprendizado por reforço. Nessa técnica, a IA é treinada por meio de recompensas e penalizações.
Aqui, o sistema foi recompensado quando encontrava padrões de recarga que mantinham o tempo de carregamento curto e, ao mesmo tempo, preservavam a saúde da bateria.
O treinamento foi realizado em simulações baseadas em um dos tipos de bateria para veículos elétricos mais comuns disponíveis atualmente no mercado.
Impactos maiores para veículos elétricos
Baterias que duram mais podem reduzir custos de garantia para as montadoras. Além disso, veículos elétricos usados tendem a reter melhor o valor se os compradores se sentirem mais seguros quanto ao estado da bateria.
Ao mesmo tempo, prolongar a vida útil diminui a demanda por matérias-primas como lítio, níquel e cobalto - itens caros e cuja extração exige muita energia.
“E, para a indústria automotiva, um aumento de quase 23% na vida útil da bateria pode significar menores custos de garantia, melhor valor de revenda e uso mais eficiente de matérias-primas críticas”, disse Zou.
Há também um aspecto ambiental mais amplo. A fabricação de baterias para veículos elétricos gera uma quantidade significativa de emissões de carbono.
Quanto maior a durabilidade da bateria, mais essas emissões ficam diluídas ao longo da vida útil do veículo.
Atualização das baterias via software
Um ponto que chama a atenção no estudo é a simplicidade potencial para adoção. Os pesquisadores dizem que, em teoria, o sistema poderia ser incorporado por atualizações de software em sistemas de gerenciamento de bateria já existentes.
Na prática, isso pode permitir que montadoras usem a tecnologia sem precisar redesenhar baterias inteiras ou reconstruir estações de recarga.
“Hoje, não existem tantos tipos diferentes de baterias, mas o método precisa ser calibrado para que possa ser usado por todos”, disse Changfu Zou, professor do Departamento de Engenharia Elétrica de Chalmers.
“Usando aprendizado por transferência, podemos aproveitar o que o nosso modelo de IA já aprendeu e, assim, adaptar o modelo de IA a novas baterias com mais rapidez.”
O futuro do carregamento por IA
A equipe ainda pretende avaliar o método em baterias físicas reais, fora do ambiente de simulação em computador.
Se os resultados se confirmarem, a tecnologia poderá aparecer em veículos elétricos futuros - ou até chegar por atualização a modelos atuais.
Para quem dirige, o benefício é direto: recarregar mais depressa sem aumentar o dano à bateria elimina uma das maiores preocupações associadas aos veículos elétricos.
“Para reduzir emissões e fazer a transição para uma sociedade livre de combustíveis fósseis, é importante que as pessoas estejam preparadas para migrar para veículos elétricos”, disse Yuan.
“A possibilidade de carregamento rápido, combinada com maior vida útil da bateria, é uma força motriz importante.”
O estudo completo foi publicado na revista Transações do IEEE sobre Eletrificação do Transporte.
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