W skrócie:
- Czy zastosowanie sztucznej inteligencji może wydłużyć życie baterii?
- Okazuje się, że tak!
- Do takiego wniosku doszli badacze z Chalmers University of Technology w Göteborgu
- Ładowanie samochodu przy wsparciu AI może wydłużyć życie akumulatora o ponad 20%!
- Sekret tkwi w dynamicznym dostosowaniu prądu ładowania do aktualnego stanu chemicznego i stopnia zużycia baterii
Do 15 lat życia baterii
W świecie elektromobilności od lat trwa wyścig między wygodą użytkownika a fizyką baterii. Szybkie ładowanie jest dziś koniecznością, szczególnie dla flot, taksówek czy kierowców pokonujących długie trasy, ale jego cena jest dobrze znana. To przyspieszone zużycie ogniw.
Badacze z Chalmers University of Technology (Göteborg, Szwecja – przyp. red.) postanowili sprawdzić, czy da się ten konflikt rozwiązać bez ingerencji w hardware. Jak wynika z ich najnowszej publikacji w IEEE Transactions on Transportation Electrification, odpowiedź brzmi: tak.
Według danych przywołanych przez Chalmers, współczesne baterie trakcyjne wytrzymują przeciętnie od 8 do 15 lat, zależnie od sposobu użytkowania i częstotliwości ładowania. To właśnie obawy o degradację ogniw są jednym z najczęściej wskazywanych powodów, dla których część kierowców wciąż waha się przed zakupem auta elektrycznego. Potwierdzają to m.in. raporty European Commission/EAFO (Consumer Monitor 2025), PwC (eReadiness 2025) oraz McKinsey (How European consumers perceive electric vehicles – przyp. red.)
AI zamiast sztywnego algorytmu
Tymczasem zespół prof. Changfu Zou i dr. Menga Yuana opracował metodę, która dynamicznie dostosowuje prąd ładowania do aktualnego stanu chemicznego i stopnia zużycia baterii. Zamiast jednego, uniwersalnego profilu ładowania (stosowanego dziś niezależnie od wieku ogniwa) sztuczna inteligencja analizuje parametry pracy i dobiera prąd tak, by ograniczyć zjawiska degradacyjne, w tym najbardziej problematyczne tzw. „lithium plating”, czyli galwanizację litową.
Jak przypomina Meng Yuan, cytowany w komunikacie Chalmers: „Standardowe metody ładowania stosują ten sam prąd i napięcie niezależnie od tego, czy bateria jest nowa, czy ma już kilka lat”. To właśnie ta sztywność prowadzi do ryzyka wytrącania się metalicznego litu na elektrodach, tj. procesu, który nie tylko zmniejsza pojemność, ale w skrajnych przypadkach może prowadzić do zwarcia.
Nowa metoda opiera się na „reinforcement learning”, czyli uczeniu przez wzmacnianie. Algorytm trenowano na modelu jednej z najpopularniejszych baterii EV, symulując wpływ różnych parametrów na czas ładowania i zdrowie ogniwa. Efekt? Strategia, która – jak podaje Chalmers – „wydłuża życie baterii o około 23 proc., nie wydłużając czasu ładowania o więcej niż kilka sekund”.
23 proc. więcej życia bez wymiany sprzętu
Najbardziej zaskakujący element tego odkrycia to fakt, że wdrożenie nie wymaga nowej generacji ładowarek ani baterii. Jak podkreśla prof. Zou, wystarczyłaby aktualizacja oprogramowania systemu zarządzania baterią (BMS).
To szczególnie istotne w kontekście kosztów gwarancyjnych producentów oraz wartości rezydualnej pojazdów. Electric Car Report zauważa, że wydłużenie życia baterii o jedną czwartą może przełożyć się na niższe koszty eksploatacji, wyższą niezawodność i mniejszy wpływ na środowisko dzięki efektywniejszemu wykorzystaniu surowców.
Dlaczego to działa?
Szybkie ładowanie odpowiada dziś za ok. 10-12 proc. wszystkich sesji ładowania – wynika z analizy 22 tys. pojazdów w USA, Kanadzie i Europie – wylicza Chalmers.To niewiele, ale to właśnie te sesje są najbardziej obciążające dla ogniw. Co więcej, ich udział rośnie w regionach, gdzie kierowcy mają ograniczony dostęp do ładowania domowego, jak południowa Europa czy Chiny.
AI nie spowalnia ładowania, lecz minimalizuje reakcje uboczne, które zachodzą szczególnie wtedy, gdy bateria jest zimna, mocno zużyta lub ładowana przy wysokim prądzie. Dzięki temu ogniwa starzeją się wolniej, a kierowca nie odczuwa różnicy w czasie postoju – analizuje portal Electrive.
Co dalej?
Naukowcy planują teraz testy na fizycznych ogniwach. Jeśli wyniki potwierdzą symulacje, producenci EV mogą zyskać narzędzie, które realnie zmieni sposób, w jaki myślimy o szybkim ładowaniu. Jak podsumowuje Meng Yuan: „Możliwość szybkiego ładowania połączona z dłuższą żywotnością baterii to kluczowy czynnik dla kierowców i dla całej transformacji transportu”.
A dla branży? To szansa na niższe koszty gwarancji, wyższą konkurencyjność i bardziej zrównoważone wykorzystanie krytycznych surowców – bez konieczności projektowania nowych baterii od zera.
Oskar Włostowski
