Интеграция искусственного интеллекта в систему оценки состояния аккумулятора может помочь сделать электромобили более эффективными, но ошибки могут буквально обернуться серьезными проблемами.
В электромобиле показатель заряда аккумулятора — это не просто предположение, это критически важный показатель для безопасности пассажиров. Состояние заряда (SOC), показывающее процент оставшейся ёмкости аккумулятора автомобиля, используется для обеспечения безопасности, например, предотвращения перезаряда или полного разряда аккумулятора. И то, и другое может иметь катастрофические последствия.
Неправильное измерение уровня заряда может привести к перезарядке, что, в свою очередь, приводит к чрезмерному нагреву, химическому разрушению и, в крайних случаях, к «тепловому выходу из строя» — вежливый термин для возгорания аккумулятора.
Из-за этого риска отрасль производства аккумуляторов для электромобилей (ЭМ) пока еще не приняла активно искусственный интеллект (ИИ), несмотря на потенциал повышения эффективности.
«Раньше считалось, что компоненты ИИ не разрешалось использовать в транспортных средствах, поскольку они управляются данными, и возникают проблемы с доказательством причинно-следственной связи и ответственности в случае с компонентом ИИ, поскольку это черный ящик», — рассказал Мартин Скоглунд из Научно-исследовательских институтов Швеции (RISE) в интервью. - Нельзя заглянуть внутрь и сказать, что пошло не так», — добавил он.
Традиционные системы просты и полностью проверяемы, поскольку опираются на жесткие расчеты, основанные на таких значениях, как ток и напряжение, иногда с поправкой на температуру. Но ситуация меняется. В последние годы исследователи начали обучать модели искусственного интеллекта на данных аккумуляторов, чтобы распознавать тонкие закономерности напряжения, тока, температуры и других параметров.
Интеграция ИИ в систему оценки состояния аккумулятора может помочь будущим электромобилям проехать больше времени и прослужить дольше, если все будет сделано правильно, но это также задача, в которой ошибки могут буквально обернуться серьезными проблемами.
В ходе эксперимента Сконглунд и его коллеги намеренно вводили в модель ИИ искаженные входные данные, имитируя ошибки, которые могут возникнуть из-за электрических помех или излучения. Этот метод называется «эксперименты по внесению неисправностей».
«Поскольку искусственный интеллект, вероятно, столкнется с неисправностями в течение своего жизненного цикла, некоторые входные датчики будут иметь неисправности», — сказал Сконглунд.
Выходные данные были совершенно неверными. Даже при незначительных искажениях входных данных ИИ, его выходные данные значительно отклонялись, показывая процентное соотношение, отличное от фактического заряда.
Такая неточность может быть опасна для водителей и пассажиров, вызывая неожиданное отключение автомобиля или перезарядку аккумулятора, что в крайних случаях может привести к перегреву или возгоранию.
Команда, стоящая за этим исследованием, предлагает систему вмешательства, которая представляет собой компромисс между старой и новой гвардией технологий электромобилей. Исследователи назвали это «клеткой безопасности» — системой-охранником, которая держит ИИ под контролем и отключает его, когда он выходит из-под контроля.
Этот монитор прошел самые тщательные испытания и разработан для выполнения простых расчетов или проверки пороговых значений таких входных данных, как напряжение, ток и температура, в то время как ИИ снимает показания датчиков. Такой подход с использованием каркаса безопасности является одним из способов безопасной интеграции ИИ в технологию электромобилей. Это не единственное решение, но оно указывает на многообещающий путь вперед в быстро развивающейся области.