Искусственный интеллект уже активно применяется в различных отраслях для прогнозирования и повышения эффективности. Электротранспорт не стал исключением — AI может помочь увеличить пробег, улучшить эксплуатационные характеристики и повысить общую надёжность электромобилей. Однако вместе с этим появляются и потенциальные угрозы, особенно в критически важных системах, таких как оценка состояния аккумулятора.
Одной из самых перспективных сфер применения ИИ в электромобилях является система оценки заряда батареи — так называемый State of Charge (SOC). Этот параметр показывает оставшуюся ёмкость аккумулятора в процентах и напрямую влияет на безопасность водителя и пассажиров.
Ошибка в расчёте SOC может привести к перезарядке, перегреву, разрушению химических соединений внутри батареи и, в крайних случаях, к возгоранию — явлению, известному как «тепловой разгон». Именно из-за таких рисков индустрия электромобилей пока сдержанно относится к повсеместному внедрению ИИ в ключевые системы.
Эффективность ценой безопасности
По словам Мартина Скоглунда из Исследовательского института Швеции (RISE), основная проблема заключается в «прозрачности» ИИ. Такие системы являются «чёрными ящиками», внутри которых сложно понять, что именно вызвало ошибку.
«Раньше компоненты ИИ не допускались в автомобили, потому что они основаны на данных, и невозможно доказать причинно-следственные связи, а также определить, кто несёт ответственность за сбой», — отметил Скоглунд в интервью Euronews Next.
В отличие от ИИ, традиционные алгоритмы базируются на чётких расчетах с учётом силы тока, напряжения и температуры, что делает их предсказуемыми и легко тестируемыми.
Несмотря на сомнения, подход к ИИ начал меняться. Исследователи стали обучать модели на данных о батареях, позволяя алгоритмам улавливать тонкие изменения в напряжении, токе и температуре — те, что не поддаются традиционным методам анализа.
«Батареи эволюционируют очень быстро, и классические подходы не поспевают за их износом и старением. А ИИ способен уловить эти нюансы», — пояснил Скоглунд.
Правильно внедрённый ИИ может существенно повысить эффективность электромобилей. Но в случае ошибки последствия могут быть критическими. Именно поэтому Скоглунд и его команда провели серию «инъекций ошибок» — симуляций неисправностей в данных с сенсоров.
Результаты оказались тревожными: даже незначительные сбои во входных данных приводили к значительным отклонениям в расчётах, что могло вызвать отключение автомобиля или критическую перезарядку батареи.
Для решения этой проблемы исследователи предложили систему «safety cage» — некий защитный каркас, который следит за действиями ИИ. Он контролирует базовые параметры — ток, напряжение и температуру — и отключает ИИ при подозрительном поведении.
Такой гибридный подход сочетает в себе надёжность классических алгоритмов и возможности ИИ, обеспечивая более безопасное внедрение новых технологий в транспорт будущего.
