Le aziende di batterie hanno iniziato a usare algoritmi di machine learning per ideare nuovi prodotti chimici, componenti e tecniche di ricarica più rapide di quanto oggi è consentito dai metodi tradizionali.
Per fare un paio di esempi, ricercatori del MIT, di Stanford e del Toyota Research Institute hanno addestrato un modello per trovare modi migliori di ricaricare velocemente le batterie agli ioni di litio senza degradarne la durata di vita (ricariche troppo veloci infatti rischiano di ridurre le performance della batteria). Il modello ha permesso loro di completare in 16 giorni esperimenti che normalmente ne avrebbero richiesti 500.
Per citare un altro esempio, una piattaforma di machine learning sviluppata dalla californiana Wildcat Technologies ha aiutato InoBat, una startup slovacca, a sviluppare una batteria agli ioni di litio che aumenterebbe l’autonomia dei veicoli elettrici di quasi il 20%. InoBat prevede di iniziare a produrre le batterie entro la fine del 2021.
Per approfondire l’argomento, e per altri esempi, consiglio questo articolo di Wired: AI Is Throwing Battery Development Into Overdrive
