IA reduz o tempo de desenvolvimento de baterias para carros elétricos em 15 vezes

Um dos maiores entraves no desenvolvimento de carros elétricos é a bateria. Uma boa bateria deve ser recarregada rapidamente, e deve ter autonomia suficiente para que o veículo possa se deslocar por distâncias razoáveis. Dado seu alto custo, é desejável ainda que a bateria tenha um tempo de vida longo. Só que recargas rápidas costumam ser agente estressantes da estabilidade da bateria, afetando esse tempo de vida. Isso faz da pesquisa de baterias uma das áreas de maior ênfase na indústria automobilística desse ramo do mercado. O protocolo atual para testar as baterias envolve sua recarga e exaustão sucessiva até que que ela falhe. Esse processo é lento, podendo chegar a demorar até dois anos. Considerando que várias características da própria bateria afetam seu desempenho – como sua química, tamanho e formato -, além das características da carga usada para recarga – como voltagem e intensidade -, o número de experimentos também pode ser elevado, o que dificulta ainda mais esta etapa de desenvolvimento.

Pesquisadores da Universidade de Stanford, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts e do Instituto de Pesquisa da Toyota acabam de publicar um trabalho onde eles usaram inteligência artificial para reduzir este tempo para impressionantes 16 dias – uma redução da ordem de 15 vezes. Trabalhando com um protocolo de recarga das baterias com duração de 10 minutos, ou seja, com potencial aplicação prática, um algoritmo foi treinado para identificar ainda nos primeiros ciclos de recarga algumas características que podiam ser usadas para predizer o resultado final do teste. Isso eliminou boa parte da abordagem de tentativa-e-erro que era tradicionalmente aplicada. Assim, não só o tempo de teste foi reduzido, mas também seu número, já que os testes que não seriam bem sucedidos puderam ser abortados prematuramente. O algoritmo ainda foi capaz de sugerir rotas de protocolo inovadoras, que ainda não haviam sido pensadas pelos pesquisadores dada sua natureza pouco intuitiva. A solução ideal, aliás, acabou sendo mais simples e melhor que aquelas dos cientistas.

Os benefícios do trabalho não se limitam ao novo protocolo de testes estabelecido, com foco no tempo de recarga. O algoritmo, que será disponibilizado livremente para pesquisadores, pode ser adaptado para acelerar praticamente qualquer etapa do processo de desenvolvimento das baterias. As implicações vão ainda além da área de carros elétricos, pois a expansão da geração de energia por via eólica ou solar também depende de baterias melhores. A abordagem pode impactar também até de outras áreas de pesquisa. Extraindo informações de grandes consórcios de dados, que passariam despercebidas por pessoas, o método pode ser revolucionário na aplicação do próprio método científico, gerando suas próprias hipóteses.