رئيس التحرير رامي الحضري مدير التحرير محمد سليمان
آخر الأخبار
القابضة للمياه تعتمد القوائم المالية لـ6 شركات تابعة وتطلق خطة تطوير شاملة لتعزيز الأداء وجودة الخدم... الحكومة والبرلمان تتوافقان على تسريع إنهاء ملف التصالح في مخالفات البناء وتعزيز الانضباط العمراني الدولار يرتفع مجددًا مع تزايد القلق العالمي بسبب حرب الشرق الأوسط وتعزيز الطلب على الملاذات الآمنة صندوق النقد الدولي يحذر: الحرب في الشرق الأوسط تهدد صمود الاقتصاد العالمي وترفع أسعار الطاقة والتضخم مصر تعتمد أول مسح جوي جيوفيزيقي شامل للثروات المعدنية منذ 40 عامًا بالتعاون مع شركة X-Calibur مصر تطلق منصة الكيانات الاقتصادية الرقمية لتسهيل الاستثمار وتوحيد التراخيص وتعزيز بيئة الأعمال وزارة البترول: زيادة إنتاج حقل غرب البرلس إلى 37 مليون قدم مكعب يوميًا والخطط لرفع الإنتاج إلى 70 مل... الصناعة تبحث مع جنرال موتورز خطط التوسع في مصر.. مصنع السادس من أكتوبر بطاقة 100 ألف سيارة سنويًا وا... «نيوليكس» الصينية تعلق عمل المركبات ذاتية القيادة مؤقتاً في أبوظبي الحكومة تطمئن المواطنين: مخزون السلع في مصر يكفي لأشهر ولا داعي للقلق رغم التوترات الإقليمية

اعلان جانبي  يسار
اعلان جانبي يمين

برنامج ذكاء اصطناعي يتنبأ بتدهور بطارية السيارات الكهربائية قبل الأوان

تُعد بطاريات الليثيوم أيون مكوناً رئيسياً لمعظم السيارات الكهربائية، بفضل أدائها العالي وكفاءتها وسلامتها، مقارنة بالبطاريات التقليدية، لكن لا تزال هناك مشكلة تقف حائلاً مع التنامي الآخذ في سوق السيارات الكهربائية، يتمثل في التنبؤ بعمرها، فقدرة هذه البطاريات تتدهور مع فقدان السعة بمرور الوقت ويعرف باسم “تقادم التقويم” وفقدان السعة الناتج عن الاستخدام ويعرف باسم “تقادم الدورة”

ولهذا السبب، لجأ باحثون إلى تطوير خوارزميات متقدمة للتعلم الآلي قائمة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدقة بعمر التقويم.

في دراسة حديثة بتمويل من برنامج Horizon 2020 التابع للاتحاد الأوروبي، اتخذ فريق من العلماء هذا البحث خطوة إلى الأمام من خلال مقارنة دقة خوارزميتين على نطاق واسع من كيماويات بطاريات الليثيوم أيون التجارية.

على وجه التحديد، قاموا بسحب بيانات تقادم التقويم من ستة أنواع من كيماويات خلايا البطارية: أكسيد الكوبالت الليثيوم (LCO) ، فوسفات حديد الليثيوم (LIP) ، أكسيد المنغنيز الليثيوم (LMO) ، أكسيد التيتانيوم والليثيوم (LTO) ، أكسيد الألومنيوم الكوبالت النيكل (NCA) ، وأكسيد الكوبالت والمنغنيز والنيكل (NMC).

تم تقويم أعمار خلايا البطارية هذه في غرف درجة الحرارة عند 50 و 60 و 70 درجة مئوية، باستخدام الفولتية العالية والمتوسطة والمنخفضة، حسب موقع “ذا نيكست ويب” المعني بالأخبار التقنية.

للتنبؤ بشيخوخة البطاريات، حقق الفريق في كفاءة خوارزميتين للتعلم الآلي، هما: Extreme Gradient Boosting (XGBoost) والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN).

لتقييم أداء الخوارزميتين، استخدم الباحثون مقياس متوسط ​​نسبة الخطأ المطلق (MAPE)، والذي يقيس متوسط ​​حجم الأخطاء بين القيم المتوقعة والقيم المقاسة. وببساطة، كلما كانت قيمة MAPE أصغر، زادت دقة التنبؤ.

أظهر اختبار الخوارزميات أنه يمكن استخدام خوارزمية XGBoost للتنبؤ بشكل فعال بعمر التقويم لمعظم كيميائات الخلايا بأقل قدر ممكن من الخطأ المطلق. وفي الوقت نفسه، تنتج ANN نتائج مرضية فقط لكيمياء الخلايا LFP و LTO و NCA.

ويوضح الرسم البياني أدناه حقيقة ما سبق:

وخلص الباحثون إلى إمكانية دمج خوارزمية XGB، خاصة فيما يتعلق بمواد كيميائية البطاريات التي تهيمن على صناعة السيارات (NCA ، NMC ، LFP)، في برامج تطبيقات بطاريات السيارات الكهربائية، للتنبؤ بنجاح بتأثيرات تقادم التقويم وتوفير عمر تشغيل أفضل لبطاريات السيارات الكهربائية.

ويتوقع الخبراء أن تستمر سوق السيارات الكهربائية في التوسع في المستقبل المنظور. فبحسب أحدث إصدار من نشرة توقعات السيارات الكهربائية، وهو تقرير سنوي تصدره “مؤسسة بلومبرج لتمويل أبحاث الطاقة الجديدة”.

ومن المتوقع أن تشهد مبيعات السيارات الكهربائية للركاب ارتفاعاً إلى 10 ملايين سيارة في عام 2025، و28 مليون في عام 2030، و56 مليون بحلول عام 2040.

اترك تعليقا