Innovación

Los motores híbridos podrán aprender a ser un 30% más eficientes

Un equipo de investigadores de la universidad de Riverside, en California, ha publicado un trabajo sobre la gestión de energía en los motores híbridos que resulta prometedora. Utilizando diversas técnicas que ya están al alcance de los vehículos, sus cálculos muestran que los coches con motores híbridos (eléctricos + combustión interna) podrían llegar a ser hasta un 30% más eficientes, mejorando de este modo su autonomía, reduciendo las emisiones contaminantes y resultando más baratos para los conductores.

El trabajo se realiza principalmente sobre uno de los conceptos básicos de los motores híbridos que es el llamado SOC (Estado de carga). Esa es la forma en la que el ordenador del vehículo decide, dependiendo de la carga de la batería, si utiliza la carga eléctrica para mover el vehículo o si pasa el motor al modo de combustión interna convencional.

VolvoNormalmente los coches priorizan usar la batería eléctrica frente a usar el motor convencional de combustión (que consume gasolina o combustible diesel). La razón es que la primera se considera una mejor opción, aunque normalmente no se sabe cuándo se podrá recargar ni en qué medida. Así que se va “tirando de batería” hasta que queda descargada y entonces se pasa al motor de combustión. Pero no es difícil imaginar que no siempre es la solución óptima: dependiendo del trayecto, de si hay atascos, desniveles que permitan la recarga por frenada o incluso estaciones de recarga, podría ser mejor utilizar otra estrategia.

Lo que han hecho los investigadores es crear unas simulaciones con información en tiempo real acerca de rutas, estado del tráfico, condiciones de las carreteras, disponibilidad de estaciones de recarga y otros factores para programar unas estrategias que resulten mejores que la fórmula básica. Esto incluye usar plataformas como Waze (en la que los propios conductores informan del estado del tráfico), predicciones meteorológicas locales y conocer la situación física de las estaciones de recarga.

El resultado es que los vehículos que utilizan estos algoritmos podrían ahorrar un 30% de energía al realizar los mismos trayectos. En una versión más avanzada, los mismos algoritmos revisan los cálculos comparándolos con los de ocasiones anteriores, para “aprender” de las decisiones tomadas por sí mismos y de otros vehículos conectados en red –en una especie de aprendizaje automático global propio de los sistemas de inteligencia artificial.

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