ხელოვნურმა ინტელექტმა ხელი შეუწყო ბატარეის მოცულობის 10%-ით და მუშაობის ვადის 25%-ით გაზრდას

[Magdalena]

Eatron Technologies-მა და Syntiant-მა ერთობლივი ძალისხმევით შეიმუშავეს ბატარეის მართვის სისტემა (BMS - Battery Management System) ხელოვნური ინტელექტის ბაზაზე, რომლის წყალობით ბატარეის მოცულობა გაიზარდა 10%-ით და მისი მუშაობის ხანგრძლივობა - 25%-ით. 

 

ფოტოს წყარო: T Hansen / pixabay.com 

ეს შედეგი მიღწეული იქნა სამუშაო მდგომარეობის (SoH - State of Health) და დამუხტვის მდგომარეობის (SoC - State of Charge) მონიტორინგით ბევრად უფრო მაღალი ხარისხის სიზუსტით, ვიდრე ტრადიციულ BMS ერთეულებს შეუძლიათ. Syntiant-ის NDP120 ნეირო გადაწყვეტილების პროცესორი აანალიზებს ბატარეის მუშაობას რეალურ დროში, იყენებს პროგნოზირებად დიაგნოზს პრობლემების ადრეული იდენტიფიცირებისთვის, შემდეგ იღებს გადაწყვეტილებებს შეცდომების თავიდან ასაცილებლად, მუშაობის ოპტიმიზაციისა და ბატარეის უსაფრთხოების გასაუმჯობესებლად. 

NDP120 შექმნილია სწრაფი ინტეგრაციისთვის არსებულ BMS ერთეულებში, რომლებიც გამოიყენება კომერციულ და სამომხმარებლო ელექტრონიკის აპლიკაციებში. თავად ბატარეაში ინტეგრირებული AI BMS აღმოფხვრის ქლაუდ გარემოში ხელოვნური ინტელექტის გაშვებასთან დაკავშირებულ პრობლემებს. ასეთი ჩიპი შეიძლება სასარგებლო იყოს ელექტრო მანქანებსა და ვერტიკალურად მფრინავ (eVTOL) პერსონალურ ელექტრო თვითმფრინავებში - იგი გაზრდის მანქანის ენერგიის რეზერვს, გაზრდის ბატარეის ხანგრძლივობას მომდევნო დატენვამდე და დაზოგავს მომხმარებლის ფულს. პროგნოზირების ფუნქცია ასევე ამცირებს ბატარეის უკმარისობის რისკს კრიტიკულ მომენტებში, რაც მნიშვნელოვანია მცირე ზომის თვითმფრინავებისთვის. 

თანამედროვე ლითიუმ-იონური ბატარეები საშუალოდ უძლებს 500-1000 დამუხტვის ციკლს მნიშვნელოვან დეგრადაციამდე, ხოლო AI BMS ზრდის ამ მაჩვენებელს 625-1250 ციკლამდე.  

https://tinyurl.com/2memhn8j