اختبار بطاريات السيارات الكهربائية بالذكاء الاصطناعي يحد من الوقت والتكاليف (دراسة)
يبدو أن اختبار بطاريات السيارات الكهربائية بالذكاء الاصطناعي قد يعيد تشكيل طريقة تصميم هذا النوع من البطاريات وتحسينها والتحقق من فاعليتها، ما يوفر حلًا جوهريًا لأحد أكثر التحديات الملحّة في الصناعة.
فغالبًا ما تفشل الطرق التقليدية لاختبار البطاريات، التي تعتمد على التجارب والمحاكاة والاختبارات الفعلية، في مواكبة المتطلبات المتزايدة لصناعة المركبات الكهربائية.
ومع توقعات ارتفاع الطلب على المركبات الكهربائية عالميًا، تواجه صناعة السيارات ضغوطًا متزايدة لتسريع طرحها في السوق مع ضمان السلامة والأداء والاستدامة.
ومن خلال الاستفادة من خوارزميات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، يمكن تحليل البيانات المعقّدة والتنبؤ بسلوك بطاريات السيارات الكهربائية، إلى جانب تحديد جوانب الفشل المحتملة بدقة، بحسب دراسة حديثة، اطّلعت عليها وحدة أبحاث الطاقة (مقرّها واشنطن).
كشفت دراسة أجراها المنتدى الاقتصادي العالمي بالتعاون مع “فوريستر كونسالتنغ” -شملت 165 من كبار صنّاع القرار في هندسة السيارات بأميركا الشمالية وأوروبا- عدم رضا أكثر من 60% عن الأساليب الحالية، التي تهيمن عليها الاختبارات الفعلية والمحاكاة.
وأوضحت الدراسة أن المهندسين بحاجة إلى تبنّي نهج جديد وأدوات سريعة وموثوقة، وخاصة عند محاولة تسريع دخول سوق السيارات الكهربائية دون المساس بالسلامة والموثوقية والاستدامة.
في الوقت نفسه، تعتقد شركة “مونوليث Monolith” أن الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يمكنهما حل التحديات الحالية والتحقق من مدى فاعلية هذه البطاريات، بحسب ما رصدته وحدة أبحاث الطاقة.
ومع ذلك، غالبًا ما يشكك المهندسون في غموض خوارزميات الذكاء الاصطناعي ومُخرجاتها، أو ما يُعرف بـ”الصندوق الأسود للذكاء الاصطناعي”.
وكشفت الدراسة أن مفتاح التغلب على فجوة الثقة هذه يكمن في الآتي:
