وداعاً لقلق النطاق (Range Anxiety)، ذلك الهاجس الذي يطارد سائقي السيارات الكهربائية بشأن نفاد شحن البطارية قبل الوصول إلى الوجهة! فقد كشف باحثون في جامعة كاليفورنيا، ريفرسايد (UCR)، عن تقنية ثورية جديدة للبطاريات تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تعد بتحويل التنبؤ بمدى سير السيارة من مجرد «نسبة شحن» غامضة إلى «حكم يقيني» حول إمكانية إكمال رحلة محددة.
دمج الفيزياء والتعلم الآلي
يطلق على هذا النظام المبتكر اسم «حالة المهمة» (State of Mission - SOM)، وهو لا يكتفي بقياس كمية الطاقة المتبقية، بل يجيب للسائق بشكل مباشر وذكي: «نعم، يمكنك الوصول إلى المنزل، ولكن ربما تحتاج إلى إعادة شحن في منتصف الطريق»، أو «لا، المسار المخطط له غير ممكن في هذه الظروف».
يكمن تميز تقنية (SOM) في منهجها الهجين الذي يكسر جمود الأنظمة التقليدية لإدارة البطارية (BMS). فبدلاً من الاعتماد على معادلات فيزيائية ثابتة أو نماذج ذكاء اصطناعي «صندوق أسود» تفتقر إلى التفسير، يجمع (SOM) بين مرونة التعلم الآلي ودقة قوانين الكيمياء الكهربائية والديناميكا الحرارية.
نظام (SOM)
يمكن هذا المزيج الفريد النظام من تقديم تنبؤات موثوقة حتى في ظل ظروف الإجهاد المفاجئ، مثل الانخفاض المفاجئ في درجة الحرارة أو القيادة على طريق جبلي شديد الانحدار. أظهرت الأبحاث المنشورة في دورية iScience أن نموذج (SOM) يتفوق بشكل كبير على طرق تشخيص البطارية التقليدية. فقد نجح النظام في تقليل أخطاء التنبؤ في الجهد ودرجة الحرارة وحالة الشحن بنسب كبيرة، ما يضمن للسائقين أعلى درجات الثقة في المدى الفعلي لسياراتهم.
وقالت الدكتورة ميهري أوزكان، أستاذة الهندسة في جامعة كاليفورنيا، ريفرسايد، التي ساعدت في تطوير النظام: إن (SOM) «يقوم بملء الفجوة»، مضيفة: «إنه مقياس واعٍ بالمهمة يجمع بين البيانات والفيزياء للتنبؤ بما إذا كانت البطارية قادرة على إكمال مهمة مخطط لها في ظل ظروف العالم الحقيقي».
بعبارة أخرى، تتحول بيانات البطارية المجردة إلى قرارات عملية تعزز السلامة والموثوقية وتخطيط الرحلات للمركبات الكهربائية، والطائرات المسيرة، وحتى أنظمة تخزين الطاقة المنزلية.
اتحديات والمستقبل
رغم النجاح التقني، لا يزال النظام قيد التطوير. ويواجه التحدي الرئيسي المتمثل في احتياجه إلى قوة حوسبة أكبر مما تستطيع أنظمة البطاريات خفيفة الوزن الحالية في السيارات الكهربائية التعامل معه. ومع ذلك، يثق الفريق البحثي في أن التحسين المستمر سيسمح بدمج (SOM) قريباً في الأنظمة المركبة، ما يمثل قفزة نوعية في تقنيات الطاقة وإدارة المركبات الكهربائية.