Articolo in Italiano: Il sistema di prevenzione del thermal runaway di AFAX POWER implementa un'architettura di early warning a 4 livelli che combina monitoraggio in tempo reale, modelli predittivi, barriere fisiche di contenimento e protocolli di emergenza automatizzati. L'IA analizza 47 indicatori di rischio con frequenza di 10Hz, calcolando un "indice di rischio di thermal runaway" che evolve dinamicamente. Il primo livello (prevenzione) utilizza modelli di stabilità termica basati su...

Articolo in Italiano: Il sistema di previsione della capacità residua di AFAX POWER utilizza architetture di deep learning specializzate nell'analisi di serie temporali multivariate, in particolare Temporal Convolutional Networks (TCN) e Transformer modificati per dati di batteria. Questi modelli processano sequenze di 500 cicli storici per prevedere la capacità residua nei successivi 100-1000 cicli con errore medio inferiore al 1,5%. L'input del modello comprende 34 feature temporali per...

Articolo in Italiano: Il sistema di regolazione della corrente in fase CV di AFAX POWER implementa algoritmi di controllo predittivo basati su modelli adattativi dell'elettrochimica della batteria. A differenza dei metodi tradizionali che riducono la corrente secondo una legge esponenziale fissa, l'IA calcola dinamicamente il profilo di corrente ottimale basandosi sullo stato interno della batteria in tempo reale. L'algoritmo utilizza un modello di "resistenza apparente in evoluzione" che...