Así es como la inteligencia artificial puede aprovecharse en las baterías de los coches eléctricos

Monolith, una empresa especializada en inteligencia artificial (IA), ha comisionado a Forrester Consulting para llevar a cabo una encuesta sobre la aplicación de la inteligencia artificial en la validación de baterías de vehículos eléctricos. Los resultados de este estudio revelan información valiosa sobre las opiniones y expectativas de los principales directivos en la industria automotriz.

La encuesta, titulada «IA aplicada a la validación de baterías de vehículos eléctricos«, se realizó con 165 ejecutivos en roles de ingeniería automotriz en Estados Unidos y Europa, brindando una visión detallada del panorama en constante evolución en el desarrollo de baterías para vehículos eléctricos.

La IA en el desarrollo de baterías

La encuesta destaca el creciente reconocimiento de la importancia de la IA en impulsar la innovación y la competitividad en el mercado de vehículos eléctricos. Más del 67% de los participantes se mostraron optimistas sobre el impacto potencial de la IA, y más del 50% mencionaron a EngAI (IA de ingeniería) como un factor clave para mantener la competitividad en el desarrollo de baterías para vehículos eléctricos.

Estos hallazgos resaltan la percepción cada vez mayor de la IA como una herramienta capaz de abordar los desafíos complejos relacionados con las pruebas y validación de baterías.

Richard Ahlfeld, CEO y fundador de Monolith, señala que «el desarrollo de vehículos eléctricos, y especialmente de baterías, es altamente competitivo, lo que genera una gran presión para avanzar rápidamente». La IA es capaz de aprender a resolver problemas mucho más rápido que los seres humanos, y eso es algo que “los líderes de la industria automotriz están comenzando a reconocer».

La reducción de pruebas físicas y sus implicaciones

A pesar de estos hallazgos positivos, surgen dudas sobre las implicaciones en seguridad y confiabilidad que puede acarrear la disminución de pruebas físicas en favor de métodos de validación impulsados por la IA.

Las pruebas físicas son fundamentales para validar productos y proporcionan información crucial sobre aspectos como la durabilidad y la gestión térmica. La reducción de la dependencia de estas pruebas podría implicar el riesgo de pasar por alto posibles fallas o limitaciones de rendimiento que solo se evidencian en condiciones reales.

Ahlfeld sostiene que, aunque es cierto que «hay incertidumbres y malentendidos en torno a la IA, si podemos reducir un proceso que solía tomar cinco años a solo tres, los ingenieros deberían aprovechar al máximo las nuevas herramientas disponibles”. La IA diseñada específicamente para ingeniería ofrece una solución inteligente y rentable para que los líderes de la industria automotriz obtengan una ventaja competitiva más rápidamente, añade.

Los resultados de la encuesta reflejan un enfoque prudente entre los líderes de la industria con respecto a la reducción de pruebas físicas. Aunque se reconoce el potencial de eficiencia que ofrece la IA, persisten las preocupaciones sobre la necesidad de garantizar la seguridad y confiabilidad de las baterías de vehículos eléctricos.

En este sentido, dos tercios de los encuestados destacaron la importancia de reducir la dependencia de las pruebas físicas y, al mismo tiempo, garantizar el cumplimiento de los estándares de seguridad y calidad, lo que indica un deseo de equilibrar la innovación con la mitigación de riesgos.

Conclusiones

La encuesta subraya la necesidad de establecer un sólido marco para asegurar la integridad de los datos, la validación de modelos y la transparencia de algoritmos en procesos de validación impulsados por la IA. Para garantizar la precisión y confiabilidad de las predicciones, es esencial realizar una validación exhaustiva con datos empíricos y monitoreo continuo para detectar y mitigar posibles sesgos o errores. Esto enfatiza la importancia de una implementación responsable y ética de la IA en la seguridad y confiabilidad de las baterías de vehículos eléctricos.

Si bien existe optimismo acerca de las posibles eficiencias de la IA, las preocupaciones sobre las implicaciones de seguridad y confiabilidad al reducir pruebas físicas persisten. Adoptando un enfoque cauteloso y responsable, los fabricantes pueden aprovechar el potencial transformador de la IA al mismo tiempo que garantizan la seguridad y confiabilidad de las baterías de vehículos eléctricos en un entorno de desarrollo de baterías en constante evolución.