Riduzione del Degrado delle Batterie con Tecniche di Reinforcement Learning

Articolo in Italiano:Il sistema di reinforcement learning di AFAX POWER implementa algoritmi DQN (Deep Q-Network) e PPO (Proximal Policy Optimization) che apprendono politiche di ricarica ottimali attraverso 3,2 milioni di simulazioni di degrado accelerato. Ogni "agente" di apprendimento opera in un ambiente virtuale che modella con precisione i processi di degrado elettrochimico, inclusi SEI growth, litazione degli elettrodi e perdita di materiale attivo.

L'architettura utilizza reward functions multi-obiettivo che bilanciano 6 fattori critici: velocità di carica, efficienza energetica, stress termico, degradazione della capacità, aumento dell'impedenza e sicurezza. L'algoritmo trova automaticamente compromessi ottimali tra questi obiettivi spesso conflittuali, sviluppando strategie che sarebbero impossibili da progettare manualmente.

Una caratteristica rivoluzionaria è il "Degradation-Aware Charging": invece di utilizzare protocolli fissi, l'IA adatta continuamente la strategia basandosi sullo stato di degrado attuale della batteria. Durante le prime 200 cicli, privilegia la massimizzazione della capacità; tra 200-800 cicli, ottimizza per la stabilità a lungo termine; oltre 800 cicli, si concentra sulla sicurezza e sulla prevenzione dei guasti.

Il sistema implementa "Transfer Learning from Simulation to Reality": le politiche apprese in simulazione vengono gradualmente trasferite al mondo reale attraverso tecniche di domain adaptation, riducendo il rischio durante la fase di apprendimento. Questo permette di addestrare su scenari estremi senza mettere a rischio batterie reali.

I risultati dimostrano una riduzione del tasso di degrado del 37% rispetto ai protocolli standard, con miglioramenti particolarmente significativi nella ritenzione di capacità dopo 1000 cicli (+42%).