Peneliti di Swedia mengembangkan metode pengisian cepat berbasis AI yang disebut mampu memperpanjang عمر baterai mobil listrik tanpa membuat waktu isi daya melambat. Temuan ini menargetkan salah satu masalah paling umum pada kendaraan listrik, yaitu degradasi baterai yang kerap dipercepat oleh fast charging.
Selama ini, pengisian arus tinggi dikenal dapat mengubah reaksi di dalam sel baterai. Dampaknya bukan hanya pada performa, tetapi juga pada usia pakai baterai yang makin pendek seiring waktu.
AI membaca kondisi baterai saat pengisian
Tim dari Chalmers University of Technology merancang sistem yang menyesuaikan arus listrik berdasarkan state of health atau SoH baterai. Sistem ini juga mempertimbangkan tingkat pengisian dan karakteristik kimia baterai, sehingga pengisian tidak dipaksakan dengan pola seragam.
Pendekatan itu memakai reinforcement learning, salah satu cabang machine learning yang memungkinkan algoritma belajar dari interaksi langsung dengan sistem baterai. AI kemudian terus menyesuaikan keputusan pengisian berdasarkan respons baterai selama proses berlangsung.
Metode ini berbeda dari sistem umum yang mengandalkan batas arus dan tegangan tetap. Pendekatan baru bergerak lebih dinamis dan bisa diterapkan pada baterai yang masih baru maupun yang kapasitasnya mulai menurun.
Riset tersebut dipublikasikan dalam jurnal IEEE Transactions on Transportation Electrification dan juga melibatkan Victoria University of Wellington, Selandia Baru. Peneliti utamanya adalah Changfu Zou dari Chalmers dan Meng Yuan yang kini menjadi Asisten Profesor di Universitas Victoria.
Umur pakai naik tanpa mengorbankan kecepatan
Hasil pengujian menunjukkan metode ini mampu meningkatkan umur baterai hingga 22,9 persen dibanding pengisian konvensional. Pengukuran dilakukan dengan parameter equivalent full cycles atau EFC, yaitu jumlah siklus isi dan kosong hingga kapasitas baterai turun ke 80 persen.
Poin pentingnya, peningkatan itu tidak datang dengan konsekuensi waktu pengisian yang lebih lama. Rata-rata durasi pengisian tercatat 24,12 menit, sedikit lebih cepat dibanding metode konvensional yang mencapai 24,15 menit.
Peneliti menilai hambatan utama fast charging bukan hanya soal batas arus. Kondisi elektrokimia di dalam baterai juga berubah dan ikut menentukan seberapa cepat baterai mengalami penurunan kualitas.
Dengan menggabungkan AI dan pemahaman berbasis fisika, tim riset berharap muncul strategi pengisian yang lebih menjaga kesehatan baterai. Pada saat yang sama, kinerja pengisian tetap dipertahankan agar pengguna tidak kehilangan kecepatan isi daya.
Lebih mudah diterapkan lewat software
Keunggulan lain dari metode ini ada pada implementasinya yang relatif sederhana. Peneliti menyebut teknologi tersebut dapat diterapkan lewat pembaruan perangkat lunak pada Battery Management System atau BMS kendaraan listrik.
Meski begitu, riset ini belum langsung selesai untuk penggunaan massal. Tim masih perlu melakukan penyesuaian agar sistem bisa dipakai pada berbagai jenis baterai EV dengan karakteristik yang berbeda.
Tahap berikutnya adalah pengujian langsung pada baterai fisik untuk memastikan efektivitasnya di kondisi nyata. Tim juga menyoroti kebutuhan kalibrasi agar sistem bisa bekerja lebih luas pada lebih banyak jenis baterai.
Untuk mempercepat adaptasi itu, model AI dapat memanfaatkan transfer learning. Pendekatan ini membuat sistem menggunakan pembelajaran sebelumnya agar lebih cepat menyesuaikan diri saat dipakai pada baterai baru.