La inteligencia artificial en la carga de los coches eléctricos

La inteligencia artificial (IA) ha logrado transformar el mundo entero. Su aplicabilidad se ve reflejada en muchos campos y uno de ellos es, cómo no, la movilidad eléctrica. Sin duda, la IA juega un papel fundamental otorgando un sinfín de beneficios que además de garantizar seguridad y eficiencia al conductor, también contribuyen a la sostenibilidad del medio ambiente.

Pero, más allá de todo esto, ¿cuál ha sido el impacto de la inteligencia artificial en la carga de coches eléctricos? En este artículo daremos respuesta a esa interrogante y analizaremos cómo la IA y el machine learning están optimizando la gestión de la carga y mejorando la eficiencia en las estaciones de carga.

¿Qué es el Machine Learning? 

Vamos a comenzar por definir al machine learning como la rama de la inteligencia artificial que trabaja para crear nuevas tecnologías con la capacidad de aprender. En este sentido, cuenta con algoritmos que le facilitan a un sistema computacional el procesamiento de datos de manera automática, así como el detectar regularidades y en función de ello, la toma de decisiones. 

Por ejemplo, si usas Spotify te habrás dado cuenta que la plataforma te va mostrando canciones similares a las que usualmente escuchas, como si adivinase lo que te gusta o lo que te podría gustar escuchar. Pues eso es el Machine Learning. Pero, ¿cómo se relaciona con la movilidad eléctrica?

¿Cómo funciona la IA y el machine learning en la gestión de la carga de un vehículo eléctrico?

El machine learning permite una mejor optimización de la gestión de carga de coches eléctricos y una mayor eficiencia en las estaciones de carga. Pero, ¿cómo es esto posible?

Predicción y optimización del servicio

Gracias al machine learning, los operadores de estaciones de carga pueden predecir cuándo estarán más concurridas sus instalaciones porque analizan patrones de uso de los conductores o las condiciones meteorológicas. De esta manera, los algoritmos pueden anticipar los momentos de mayor demanda, permitiendo que las estaciones estén mejor preparadas, evitando saturaciones y largas esperas. Así, el machine learning, a través de su sistema de aprendizaje y predicción, garantiza que el servicio sea más fluido, eficiente y siempre disponible cuando más se necesita.

Por ejemplo, imaginemos que estás planificando un viaje. Si la estación de carga que vas a utilizar ya ha previsto un alto número de usuarios en la franja horaria en la que pasarás por ahí, los operadores pueden ajustar la distribución de la energía o sugerirte otras opciones cercanas.

Cuidado y gestión inteligente de la batería

Otra gran ventaja del machine learning es su capacidad para gestionar la energía de manera inteligente. Los sistemas analizan el estado de la batería de tu coche en tiempo real y ajustan la velocidad de carga para evitar que la batería se dañe por sobrecalentamiento o sobrecarga. De este modo, se optimiza el tiempo de carga sin afectar la vida útil de la batería.

Otro ejemplo: imagina que conectas tu coche y el sistema comienza la carga automáticamente y controla que la energía que se suministra sea la adecuada para no pasarse, evitando cargar más de la cuenta o de manera demasiado lenta.

Mejora de la experiencia del usuario

La IA también personaliza el proceso de recarga. Hoy en día, muchas aplicaciones móviles integradas con estaciones de carga permiten monitorizar el estado de la recarga, recibir notificaciones cuando el coche está listo o incluso iniciar la carga de forma remota. Además, algunas aplicaciones aprenden de tus hábitos de uso y te sugieren estaciones de carga en función de tus rutas habituales o preferencias, haciéndote la vida más fácil.

Por ejemplo, si sueles usar aplicaciones de navegación como Waze, es probable que estas ya sepan cuáles son las estaciones de carga más cercanas y las que se ajustan mejor a tus necesidades, lo que te ahorra tiempo y evita complicaciones en tu viaje.

¿Cuál ha sido el impacto de la inteligencia artificial en la carga de los coches eléctricos?

La inteligencia artificial ha ganado mucho protagonismo en el sector de la movilidad eléctrica. Tanto en la autonomía de conducción como en la carga y en la durabilidad de la batería, se ha vuelto indispensable. 

Carga más inteligente 

Ya te hemos mencionado que con la inteligencia artificial se reducen los picos de sobrecargas o las recargas muy lentas que pueden poner en riesgo la durabilidad de la batería. Pero, además, los usuarios pueden utilizar la IA para diagnosticar cuánto tiempo de vida útil le queda a su batería, permitiendo al conductor a tomar previsiones a tiempo y disminuir el riesgo de quedarse parado en la carretera.

Carga más económica 

También la IA impacta positivamente en la economía de los conductores, que pueden utilizar la energía de forma más eficiente y, además, reducir el tiempo de carga. En última instancia, esto repercute en que la tarifa por consumo eléctrico sea más barata.

Carga más segura 

Con la inteligencia artificial la carga de los vehículos eléctricos es más segura. Ahora, los conductores reciben una notificación de su nivel de batería y, si es bajo, la IA le muestra el punto de recarga más cercano para que pueda recargar y las condiciones de tráfico para llegar hasta él. 

Menos retrasos para la carga

No hay nada más incómodo que llegar a una estación de carga y encontrar todos los cargadores ocupados, teniendo que esperar hasta que alguno se libere. Si bien es cierto que esta es una situación que pone a prueba nuestra paciencia, es algo que hoy en día los conductores pueden evitar si utilizan las aplicaciones que funcionan con IA como ElectroMaps, Google Maps o Charge Map, las cuales sirven para reservar con anticipación en los puntos de recargas. 

Mayor durabilidad de los cargadores 

Para que la carga sea eficiente, es fundamental que los cargadores estén en buen estado. La IA permite detectar posibles fallos en los equipos antes de que se conviertan en un problema mayor, evitando gastos innecesarios en la reparación o sustitución de cargadores. Así, los conductores pueden estar tranquilos sabiendo que su equipo está en condiciones óptimas para realizar la carga.

Como ves, todas estas funciones que ofrece la inteligencia artificial para la carga tiene como único objetivo el de brindar una mejor experiencia al usuario y hacer más fácil la adopción de la movilidad eléctrica. 

Inteligencia artificial y Machine Learning: ¿Cuál será el futuro de la carga de coches eléctricos?

En los próximos años, la carga de los vehículos eléctricos será mucho más inteligente, rápida y eficiente, gracias a la inteligencia artificial y el machine learning.

Las baterías serán mucho más pequeñas, lo que permitirá una mayor autonomía, menor peso y mayor velocidad de carga. Endesa explica que, dentro de unos años, el tiempo de recarga será reducido a segundos. En el sector eléctrico ya están trabajando en nuevas tecnologías para integrar estos sistemas ultrarrápidos. También se habla de la carga automática mientras los conductores se desplazan por la carretera, algo que será posible a través de la implementación de carreteras electrificadas y a la inducción. 

Pero, además, la autonomía de los coches eléctricos será mucho mayor. Con el avance de la inteligencia artificial y el machine learning será posible recorrer mucho más kilómetros con una sola carga. Los algoritmos analizarán en tiempo real diversos factores, como las condiciones meteorológicas, los hábitos de conducción y las rutas frecuentes, para ajustar el consumo de energía y optimizar la autonomía de cada vehículo. Además, se espera que la IA sea capaz de gestionar de manera más eficiente el flujo energético entre los vehículos y la red eléctrica, permitiendo a los conductores almacenar y devolver energía en función de las necesidades.

También, el futuro de la carga de los coches eléctricos será mucho más verde, ya que la recarga de baterías con energía solar se volverá más común. La capacidad de almacenar y devolver energía a la red será clave para lograr un sistema energético más limpio y eficiente.

Por otro lado, se espera que las infraestructuras de carga sigan creciendo. El machine learning será una herramienta fundamental para ayudar a los analistas a predecir cuán grande será la futura demanda de recarga de VE en diferentes zonas. Esto no solo ayudará a planificar la ubicación de nuevas estaciones de carga, sino que también asegurará que las ciudades y áreas rurales cuenten con los puntos de recarga necesarios para cubrir las necesidades de los conductores.

Lo más probable es que dentro de unos años también veamos a sistemas autónomos impulsados por IA circulando por la carretera, algo que ya se está impulsando en ciudades como  Singapur, que ya es un referente en la adopción de tecnologías de vanguardia para la movilidad inteligente. Además, en Dallas, Estados Unidos, se están probando camiones autónomos equipados con IA avanzada, capaces de prever movimientos y riesgos en la carretera, mejorando la seguridad vial. Otro ejemplo destacado es Shanghái, donde ya están en marcha pruebas de robotaxis sin conductor en áreas urbanas densas.

Empresas de la movilidad eléctrica que están utilizando la inteligencia artificial y el machine learning 

Para la gestión de carga de coches eléctricos hay varias empresas de la e-movilidad que están aplicado la inteligencia y el machine learning. Algunas de ellas son:

Tesla

La empresa líder en el sector de la movilidad eléctrica utiliza la inteligencia en todos sus procesos. Un ejemplo claro es el sistema de gestión de baterías (BMS) que predice la capacidad de energía necesaria para ciertas condiciones de conducción. En función a ello, el BMS ajusta el rendimiento del VE para optimizar la autonomía del vehículo y ahorrar energía. 

Volkswagen

Esta compañía ha invertido fuertemente en digitalización y IA. Su programa Porsche Engineering Reinforcement Learning (PERL) usa aprendizaje por refuerzo para optimizar los procesos de desarrollo de vehículos eléctricos, mejorando tanto la eficiencia energética como el diseño.

Hyundai 

Otra compañía que no ha dudado en integrar la inteligencia artificial y el machine learning en su producción de coches eléctricos. De hecho, hace tan solo unos meses, la empresa marcó un significativo avance en el sector al crear un robot automático de carga (ACR) y sí, es justo lo que estás pensando, el robot se encarga de todo el proceso de carga de un vehículo.

El robot se comunica con el coche eléctrico para abrir el puerto de carga e introducir el cargador y después de finalizar la carga entonces retira el cargador y cierra el puerto, todo ello sin que un humano tenga que participar.

Waymo

Originada a partir de los proyectos de conducción autónoma de Google, esta empresa usa machine learning avanzado para sus vehículos autónomos. Su sistema combina datos de múltiples sensores (cámaras, lidar, radar) para tomar decisiones de conducción más seguras y eficientes.

Coulomb AI

Esta startup utiliza IA para optimizar el rendimiento de las baterías de los vehículos eléctricos, proporcionando análisis en tiempo real y predicciones sobre posibles fallos o degradación, ayudando a extender la vida útil de las baterías.

En conclusión, la inteligencia artificial y el machine learning están marcando de manera trascendental el sector de la movilidad eléctrica. En el futuro, la carga de los coches eléctricos será mucho más inteligente, más segura y más sostenible, y puede que ni siquiera sea necesaria la intervención humana. ¿Qué opinas al respecto?