強化された人工知能は、バッテリーの耐久性、エネルギー密度および充電速度を向上させるためのイネーブラーです。イートロンテクノロジーズの専門家が説明します。

電気自動車（EV）用バッテリーの開発は，20 年以上にわたって大きな進展を遂げ，バッテリーの性能，安全性，高速充電，長寿命，耐久性の向上を実現するための技術革新が続いています．そのひとつが、人工知能（AI）を活用したバッテリーマネジメントシステム（BMS）です。英国を拠点とし、電気自動車や自律走行車のためのインテリジェントなソフトウェアを専門とするイートロンテクノロジーズのマネージングディレクター、ウムット・ジェンク博士は、より具体的には、AIの新しい側面について述べています。

"私たちは、（それを）AIを選択的に用いた物理ベースのモデリングと定義しています。"AIの限界を理解することが肝要です。第一に、AIシステムが必要とするメモリと処理能力は相当なものであり、コストとエネルギー消費を増大させる。第二に、AIはまだ応用の初期段階であるため、リスクがないわけではないと見られることが多い。AIだけに依存したミッションクリティカルなシステムは、現状では自動車用規格の検証が困難です」とジェンクは説明します。

解決策はどちらの課題も同じで、AIが目的にもたらす価値を理解することから始まると指摘した。イートロンのテクニカルディレクターであるカン・クルトゥルスは、OEMが、しばらくはバッテリー化学に大きな進展がないことを認識することの重要性を強調しました。したがって、耐久性、使用可能なエネルギー密度、充電速度の多くの改善は、バッテリー管理の改善からもたらされる必要があります。

クルトゥルスは、物理ベースのソフトウェア、つまりシステムモデルを組み込んだ制御システムの応用が鍵になると考えているという。これは、ルックアップテーブルを、システムの組み込みソフトウェアモデルに置き換えた制御技術である。

「自動車設計の他の分野でも、正確なデジタルシミュレーションによって、過剰なエンジニアリングが不要になりました。これによって、コストと重量が削減され、"好循環 "が生まれています」と述べました。「BMSに対する我々のアプローチも同様です。ただし、我々はすべてのバッテリーパックの制御システムにモデルを組み込み、設計段階だけでなく、車両の寿命を通じてリアルタイムに適用するため、通常のAI技術よりもむしろ優れているのです。"

EV診断用として初

無名のドイツTier1サプライヤーと英国およびトルコのエンジニアリングチームの支援により、イートロンの最初の生産プログラムは、シャシマネジメントシステムとSAEレベル2自動運転支援システムに関するものでした。しかし、BMSは現在、主要なR&Dプログラムになっています。イートロンの選択的なAIアプリケーションのために主張される即時の利点は、耐久性を保護するためにバッテリーを過剰に仕様する必要性が減少し、したがって、保証コストが減少することです。

「バッテリーの寿命に最も大きな影響を与えるのは、現在のところ、充電状態（バッテリーをどれだけ満充電や完全放電に近づけるか）、そして充電速度です」とKurtulus氏は言います。「今日の生産システムでは、バッテリーがフル充電されないようにBMSを調整し、車両が充電ステーションから数マイルしか離れていなくても深放電に近づかないようにし、急速充電機能を常に制限することによって、保証クレームを最小限に抑えることができるのです」。

イートロンの革新的な技術は、物理ベースのモデリング技術を使用して、バッテリーの残りの耐用年数（RUL）を予測することである。同社は、リチウムイオン EV 電池にこの機能を提供する生産技術の最初のサプライヤーになることを期待しています。また、車両診断にRULインジケータを含める機会を車両OEMに提供する最初の企業になることを目指しています。

Gencは、BMSがクラウドに接続されたときに、選択的なAIの大きなメリットが十分に得られると指摘します。"RULを予測することで、自動車メーカーは、急速充電や航続距離などの顧客メリットを最大化するキャリブレーション更新を無線で発行できるようになります。"一方で、保証や耐久性の目標が達成されることに確信を持つことができます。"と彼は指摘しています。

より多くのデータを分析することで、AIは学習し、予測はより正確になり、その利点は自動的に意思決定に組み込まれます。また、自動車メーカーが新しい機能を追加することで、オーナーにさらなる利益をもたらす可能性もあります。例えば、現在、中古車購入者がEVのバッテリーのRULを判断する方法はありません。

「特にフリートにとっては、RULを管理し、検証することができれば、車両を廃棄する際に大きな付加価値を生むことになります。ダッシュボードにRULインジケータを設置することも可能です。イートロンのビジネス開発ディレクター、アメデオ・ビアンキマノは、次のように付け加えています。"AIとクラウドへの接続の組み合わせにより、バッテリー管理ソフトウェアは、電子車両の属性を最大化するためのツールだけでなく、保証管理および追加のソフトウェアサービスを提供するという、より重要な役割を担うことになるでしょう"。

より詳細な予後予測
イートロンは、BMSの開発をより詳細な予後管理に拡張するため、英国ウォーリック大学の一部門であるWarwick Manufacturing Group（WMG）と共同研究プロジェクトを立ち上げました。現在、このシステムは、バッテリーセルの問題が発生したとき（通常は故障の数秒前まで）、バッテリーパックをシャットダウンするか、リンプ・ホーム・モードにすることのみ可能です。

WMGとの研究の目的は、イートロン社が故障の数秒前ではなく、故障の数ヶ月前に細胞関連の問題を有用に特定できるようにする診断法の革新に磨きをかけることである。

「この技術を電池パックに組み込むことで、化学反応をより促進させることができます」とKurtulus氏は強調する。「これは長年の目標でしたが、これまではハードウェアをかなり複雑にする必要がありました。私たちのアプローチは、確立された信号処理理論に機械学習を適用し、追加のコンポーネントなしに、ノイズから診断特性を分離します。"

車両の所有者にとって、イートロンが主張する利点には、より多くの航続距離とより速い充電を実現するBMS校正も含まれ、「同時に、障害車両で道端に放置されるリスクを低減します」とジェンクは述べています。「私たちのアプローチは、実証済みのモデルベース制御技術を使用して堅牢なシステムを作成し、特定の計算のために必要な場所に慎重にAIを追加することです。バッテリーの健康管理はスタート地点にすぎません。本当にワクワクするのは、次に来るものです！"

参考：https://www.sae.org/news/2021/03/battery-management-systems-use-selective-ai