BIOPHOCH: Tecnologies fotòniques i machine learning per millorar el diagnòstic de malalties visuals, neurològiques i hematològiques
abril 8, 2022
RODIN: Mètodes robustos d’inferència estadística, integritat de les dades i gestió de la interferència en xarxes de comunicació i aplicacions 5G
abril 22, 2022L’inLab FIB, el laboratori d’innovació i recerca de la Facultat d’Informàtica de Barcelona, de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) col·labora amb SEAT i el Volkswagen Group Innovation (Wolfsburg, Alemanya) en el projecte Predictive eBoost.
Aquest projecte posa el focus en dissenyar noves estratègies, basades en algoritmes de machine learning i en l’anàlisi de dades, per millorar l’eficiència i el rendiment dels motors i les bateries dels vehicles elèctrics.
Quines són les estratègies actuals?
Les bateries dels vehicles elèctrics són cada vegada més potents i tenen més autonomia, però també necessiten una gestió tèrmica adient. Les estratègies actuals només tenen en compte la temperatura dels components del vehicle per decidir quan refredar-los o escalfar-los.
Dades i machine learning com a vies de millora
L’enfocament de Predictive eBoost consisteix a fer servir informació del trajecte del vehicle, com el pendent de la via o la velocitat de circulació, per decidir quan activar la refrigeració de la bateria i, així, poder millorar les estratègies actuals. Aquest model d’aprenentatge automàtic permetrà assolir uns millors criteris d’eficiència i de consum.
Per què un vehicle hauria d’invertir energia a refredar la bateria, si en pocs minuts trobarà un pendent prolongat en el qual es podrà refredar sola? Si es pogués saber que s’apropa una acceleració important, no seria millor preparar el vehicle amb antelació per mitigar l’esforç que haurà de fer? Aquestes, entre d’altres, són algunes de les preguntes a les quals es busca donar resposta en aquest projecte.
Tenir en compte no només la temperatura dels components del vehicle, sinó també el seu estat, el de l’entorn i el del trajecte, permet optimitzar el rendiment i el consum de la bateria per tal d’augmentar la seva autonomia i vida útil, i minimitzar l’impacte mediambiental. En aquest sentit, els resultats d’aquest projecte suposaran un pas endavant important en la implantació del vehicle elèctric, ja que permetran allargar la distància recorreguda sense necessitat d’aturar-se, alhora que proporcionaran una experiència de conducció més satisfactòria.
Signatura de l’acord de col·laboració i configuració de l’equip R+D
La recerca està encapçalada pel Dr. Gerhard Lux, de SEAT, i per Marc Duevel, de Volkswagen Group Innovation, i compta amb el lideratge, per part de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC) del professor Ernest Teniente, director de l’inLab FIB de la UPC.
Sector
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- El Centre d'Innovació Tecnològica en Convertidors Estàtics i Accionaments (CITCEA) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) lidera un projecte europeu que redissenya el sistema energètic actual per estabilitzar la xarxa elèctrica davant la penetració de les energies renovables. Les solucions que es plantegen passen per utilitzar els mateixos dispositius que consumeixen l’energia per ajudar a equilibrar la xarxa.
- El Centre de Recerca Motion Control and Industrial Applications (MCIA-UPC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa en el projecte OPTIMA, que té com a objectiu el disseny i desenvolupament d’un sistema fotovoltaic bifacial complet, caracteritzat per la seva alta eficiència i per la seva adaptabilitat per a la instal·lació en cobertes planes d’edificis d’alt consum energètic, com són les d’infraestructures comercials o industrials.
- El grup de recerca Enginyeria del Medi Ambient (ENMA) lidera el projecte WhATTer amb l’objectiu de desenvolupar una solució innovadora i sostenible per al tractament d’aigües residuals tèxtils, mitjançant un sistema d’electròlisi electroquímica/alcalina que permeti produir hidrogen de manera simultània. El projecte es desenvolupa en col·laboració amb els grups de recerca en Tecnologia Tèxtil (TECTEX) i de Materials Polimèrics i Química Tèxtil (POLQUITEX) a les instal·lacions de l’Institut d’Investigació Tèxtil i Cooperació Industrial de Terrassa (INTEXTER) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC).
- El Centre d'Estudis del Risc Tecnològic (CERTEC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) coordina el projecte European Program for Wildfire-Prepared Communities (FIREPRIME), dissenyat per desenvolupar eines i serveis per a la prevenció d'incendis forestals a Europa i amb l’objectiu de millorar la seguretat a la interfície urbana-forestal, involucrant la comunitat en la seva protecció.
