Desde hace unos años, la industria automotriz se vale de la inteligencia artificial (IA) para el desarrollo de los motores. Gracias a esta tecnología se consigue que los vehículos tengan sistemas de propulsión más eficientes gracias a que se optimizan los procesos de desarrollo.
A través de la IA se analizan problemas y se resuelven automáticamente de una manera similar a la que lo haría un ser humano. Esta tecnología se aplica en la actualidad tanto en los motores de combustión interna, como en el campo de la movilidad eléctrica.
En los impulsores tradicionales, por ejemplo, la IA resuelve el problema de predecir el contenido de gases en el aceite del motor. Dado que un alto contenido de gas provoca la formación de espuma en el aceite y, por lo tanto, una menor capacidad de lubricación, se debe diseñar el circuito de tal manera que genere el menor contenido posible de gas.
Como es casi imposible medir esto con el motor en marcha, la IA predice de forma fiable el contenido de gas en el aceite del motor. Para eso se utiliza un algoritmo que mantiene la capacidad informática requerida. Durante los ensayos en el banco de pruebas este algoritmo se ejecuta de forma continua y les proporciona a los ingenieros los datos que necesitan.
Para los vehículos eléctricos, la IA es capaz de determinar la manera en la que envejecen las baterías de iones de litio. Gracias a ello, las predicciones de autonomía que proporciona el coche al usuario durante la conducción son más fiables.
El algoritmo de IA utiliza la resistencia interna de la batería para conocer su envejecimiento. Entre otras cosas, tiene en cuenta datos como la temperatura y el estado de carga, así como los resultados obtenidos en pruebas a largo plazo. En el vehículo, la inteligencia artificial se adapta al perfil de usuario del conductor para que la predicción sea cada vez más precisa.
Las compañías han creado una metodología de desarrollo particularmente flexible y con muchas aplicaciones, basada en el método de aprendizaje por refuerzo mediante el uso de inteligencia artificial.
Dado que las redes neuronales del algoritmo de IA pueden modificar varios parámetros al mismo tiempo y predecir los efectos resultantes, el método es ideal para tareas complejas.
Si bien el método se está sometiendo a pruebas prácticas en el área de motores, también se utiliza en otras, como las relativas al chasis y la electricidad/electrónica.
