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).
اختبار بطاريات السيارات الكهربائية
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:
- الذكاء الاصطناعي المصمم بعناية يعمل على تعزيز الشفافية.
- توافر نماذج التعلم الآلي مع الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير إمكان تتبّع للمدخلات والقرارات.
- يمكن للمهندسين رؤية أنماط البيانات والعوامل التي تؤثّر مباشرة في توصيات الذكاء الاصطناعي؛ ما يوفر الوقت.
- لا يحلّ الذكاء الاصطناعي محل المهندسين، ولكنه يدعمهم من خلال توفير الوقت في المهام المتكررة والسماح بمزيد من التركيز على حل المشكلات الإبداعية.
عصر جديد لاختبار بطاريات السيارات الكهربائية
يمثّل تعقيد التحقق من فاعلية بطاريات السيارة الكهربائية أحد أهم التحديات التي تواجه صناعة السيارات.
فعلى عكس مكونات السيارات الأخرى، تنطوي البطاريات على تفاعلات غير خطية ومحددة للتطبيق بين العمليات الكيميائية والحرارية والكهربائية التي تقاوم النمذجة الدقيقة، ويجب على المهندسين إجراء اختبارات دقيقة في ظل سيناريوهات استعمال محددة للتحقق من الأداء، ويتطلب ذلك عمالة ضخمة ووقت طويل وتكاليف هائلة.
لذلك، من المهم النظر إلى الذكاء الاصطناعي بصفته تطورًا طبيعيًا للمنهجية الهندسية، وليس تهديدًا.
وتقدّم الحلول التي يقودها الذكاء الاصطناعي في تطوير بطاريات السيارات الكهربائية فوائد كبيرة، منها :
- تسريع التحقق من صحة المنتج وتحسين تصميمات البطاريات واختيار المواد.
- يمكن لخوارزميات التعلم الذاتي تحليل آلاف المتغيرات في وقت واحد؛ ما يوفر رؤى حول سلوك البطارية وأدائها بكفاءة أكبر بكثير من النماذج التقليدية القائمة على الفيزياء.
- من خلال التنبؤ بأوضاع الفشل المحتملة ومحاكاة السيناريوهات، يقلل الذكاء الاصطناعي من الحاجة إلى الاختبارات المادية المكثفة، ما يوفر الوقت، ويحدّ من النفايات والتكاليف.
استثمار شركات صناعة البطاريات في الذكاء الاصطناعي
في السنوات الأخيرة، اتجهت شركات صناعة البطاريات صوب الحلول المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وخاصة في مجال اختبار بطاريات المركبات الكهربائية.
وأدركت الشركات المصنّعة الرائدة، مثل "سامسونغ إس دي آي" و"كاتل"، الميزة التنافسية المتمثلة في دمج أساليب التعلم الآلي بعمليات التطوير، حيث نجحت في تقليص وقت طرح المنتجات في السوق، مع الحفاظ على أعلى معايير الجودة، بحسب ما رصدته وحدة أبحاث الطاقة.
وأحدث هذا النجاح طفرة في جميع أنحاء الصناعة، إذ سارعت مختبرات الأبحاث إلى اتّباع هذا النهج للبقاء في المقدمة في السباق وتلبية الطلب المتزايد.
وكانت معامل الاختبار من أوائل المتبنّين لتقنية الذكاء الاصطناعي، نظرًا للضغوط التي تتعرض لها لتسريع تطوير المنتجات مع ضمان الدقة والموثوقية.
وأثبت الذكاء الاصطناعي أنه مفيد في تحسين تسلسل الاختبارات وتحديد أوضاع الفشل المحتملة في وقت مبكر من دورة التطوير.
ومع نمو حجم الأبحاث ودراسات الحالة التي تعرض تأثير الذكاء الاصطناعي، بات ما كان في السابق مجرد فكرة جديدة معيارًا لتطوير بطاريات السيارات الكهربائية المبتكرة والفعالة.
موضوعات متعلقة..
اقرأ أيضًا..
المصادر..
0 تعليق