人工知能がEVバッテリーの火災リスクを抑えるカギを握る
- イートロンテクノロジーズの人工知能を搭載した先進的なバッテリー管理ソフトウェアがEVバッテリーの故障を事前に予測する
- AIを搭載したソフトウェアが、リチウムめっきなどの劣化メカニズムを最大90％の精度で識別し、誤検出はゼロ
- 劣化したセルやモジュールが特定されれば、致命的な故障のリスクを回避することができる。
英国に本社を置くイートロン・テクノロジーズは、先進的なバッテリー・マネージメント・ソフトウェアに人工知能（AI）を先駆的に使用することで、自動車メーカーがEVバッテリー火災のリスクを制限することを支援している。
自動車の火災事故はパワートレインに関係なく今に始まったことではないが、最近では電動化された自動車に関わる事故が強調されている。その結果、自動車メーカーや自動車業界は、最近の報道によってEVに対する評価が低下した消費者の信頼を回復するという課題に直面している。
「現実には、EVバッテリーの火災は非常にまれですが、1件でも多すぎます。「業界として、我々は致命的なバッテリーの故障の数がゼロに達して、そこに留まることを保証する必要があります。私たちのインテリジェントで、コネクテッドで、安全な自動車グレードのバッテリー・マネジメント・ソフトウェアは、AIがこれを達成する鍵を握っていることを実証しました。
バッテリーの故障原因は複雑で、多くの場合、複数の要因が絡み合っている。最も一般的な原因のひとつであるリチウムめっきは、負極の周囲に金属リチウムの沈殿物が形成されることで発生します。これは低温での急速充電中に発生する可能性が高く、時間の経過とともにこれらの堆積物はバッテリーの性能を侵食する。これを放置すると、負極と正極の間のセパレーターを貫通する針状の構造物であるデンドライトが成長し、セル内で短絡を引き起こす可能性がある。これは急速な自己放電を引き起こし、熱暴走を引き起こす可能性がある。
バッテリーセルを開けて電極を検査することなくリチウムめっきを検出することは、車両に搭載されるとほとんど不可能であるため、これまで熱心な研究が行われてきた。長年にわたって様々な技術が開発されてきたが、特にリチウムめっきを他の劣化メカニズムと区別することに関しては、それぞれに限界がある。
しかし、人工知能を使用することによって、イートロンテクノロジーズはリチウムめっきをはるかに効果的に検出するだけでなく、それがいつ起こるかを正確に予測することが可能であることを証明した。
「特徴抽出と呼ばれる技術を用いて、バッテリーから送られてくる生の健康データを、異常を特定しやすい形式に変換します。これを、バッテリーの挙動を正確に捉える当社独自のAIパイプラインと組み合わせることで、当社のAI診断は、最大90％の精度とゼロの偽陽性で、セルの故障を事前に予測することができます」とウムット・ジェンク博士は続けた。
故障を未然に察知することで、より効果的かつ便利に対処する道が開けます。つまり、バッテリーの管理方法を変更することで、短期的にはさらなるダメージを最小限に抑え、最終的にはドライバーの都合に合わせて修理のためのサービス訪問を予約することができる。
「重要なのは、メーカーがどのような対応を選択しようとも、失敗は回避され、ここ数週間で繰り広げられたような光景はすぐに歴史に刻まれるということだ」。
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イートロンテクノロジーズについて
イートロンは世界中のすべての自動車およびバッテリー製造業者用のインテリジェントソフトウェアでバッテリーの可能性を最大限に引き出すことに専念している急成長している技術会社である。イートロンは自動車、モビリティおよびそれ以降におけるより良く、より安全で、より耐久性があり、より環境に優しいバッテリーのためのAIを搭載したエッジ・ツー・クラウド接続ソフトウェアプラットフォームを開発しています。
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