طور باحثون من جامعة فيكتوريا بنيوزيلندا وجامعة تشالمرز السويدية نظام شحن يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتوجيه وتيرة شحن بطاريات السيارات الكهربائية.
تعتمد التقنية على خوارزمية TD3، وهي تعلم عبر التجربة والخطأ من خلال آلاف عمليات الشحن الافتراضية، فلا تتبع نمطًا ثابتًا بل تغيّر طريقة الشحن بحسب حالة البطارية وعمرها الفعلي.
تواجه أنظمة الشحن الحالية مشكلة في تطبيق برنامج محدد يبدأ بشحن عالي ثم يخفف السرعة تدريجيًا قرب الإمتلاء، وتعامله مع البطاريات الجديدة والقديمة بنفس الطريقة، ما يسرّع تدهور الأداء مع مرور الوقت.
يقوم النظام بمراقبة صحة البطارية باستمرار وتحديد أقصى جهد آمن يمكن استخدامه في كل لحظة، ما يسمح بشحن أسرع وآمن في آن واحد.
في المحاكاة باستخدام نموذج بطارية واقعي لـ EV، ارتفع عمر البطارية إلى نحو 703 دورات شحن كاملة مقارنة بـ 572 دورة باستخدام طرق الشحن التقليدية.
ورغم التركيز على حماية البطارية، لم تتأثر سرعة الشحن بشكل كبير، حيث تمكّن النظام من شحن 80% من البطارية خلال نحو 24 دقيقة، وهو رقم منافس في مجال السيارات الكهربائية.
وبخصوص التدريب، درّب الباحثون النظام على حاسوب مكتبي عادي مزود بمعالج Intel i5 وبطاقة رسومية NVIDIA RTX 3060، ما يعني أن التقنية لا تحتاج بنية حوسبة خارقة أو مراكز بيانات ضخمة لتطويرها.
على الرغم من أن التقنية لا تزال في مرحلة الاختبارات والمحاكاة، فإن نجاحها في التطبيقات الواقعية قد يجعل الشحن الذكي بالذكاء الاصطناعي أحد أهم التطورات في مستقبل السيارات الكهربائية خلال السنوات المقبلة.
آلية العمل والتأثير المتوقع
يعتمد النظام على مراقبة حالة البطارية وتحديد أقصى جهد آمن يمكن استخدامه في كل لحظة، فيتيح شحنًا أسرع مع حماية العمر الافتراضي للبطارية، بدل تطبيق نفس النمط على جميع البطاريات بغض النظر عن حالتها.
التدريب والتطبيقات العملية المحتملة
تشير النتائج إلى أن التقنية قد تقود إلى تحسينات ملموسة في عمر البطارية وفعالية الشحن، مع قابلية تطبيقها على نماذج بطاريات واقعية وتطويرها في تطبيقات سيارات كهربائية حقيقية في المستقبل.
