IA puede "oír" cuando una batería de litio está a punto de incendiarse

IA puede “oír” cuando una batería de litio está a punto de incendiarse

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Investigadores del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) han desarrollado una forma de utilizar el sonido para detectar cuándo las baterías de iones de litio están a punto de incendiarse.

El equipo del NIST incluyó a Wai Cheong “Andy” Tam y Anthony Putorti.

Las baterías de iones de litio están a nuestro alrededor: pueden estar en su teléfono, en su computadora portátil, en una bicicleta eléctrica o en un automóvil eléctrico. Puede haber varias al alcance de la mano y cientos de ellas en su edificio.

Estas baterías son populares porque pueden almacenar mucha energía en un espacio pequeño.

Esa cualidad las hace útiles, pero también conllevan peligro.

Si una batería de iones de litio se calienta demasiado o se daña, puede incendiarse o incluso explotar.

Y el riesgo de incendios de baterías está aumentando.

En 2023, el departamento de bomberos de la ciudad de Nueva York respondió a 268 incendios residenciales iniciados por baterías en bicicletas eléctricas, que causaron 150 heridos y 18 muertos.

Estos incendios son muy peligrosos porque alcanzan temperaturas abrasadoras casi instantáneamente.

Una batería puede emitir un chorro de llamas de hasta 1100 C, casi tan caliente como un soplete, y alcanza esa temperatura en aproximadamente un segundo.

Esto difiere radicalmente de otros tipos de incendios residenciales, que normalmente comienzan más lentamente como una llama pequeña.

En esos incendios, el humo tiene más tiempo para llegar a una alarma de humo y advertir a las personas del peligro.

Además de calentarse más rápido, una batería de iones de litio no produce mucho humo para detectar durante las primeras etapas de la falla.

Para cuando ese humo limitado activa una alarma de humo tradicional, puede ser demasiado tarde para evitar que el fuego se propague.

Por lo tanto, sería útil tener una forma de detectar estos incendios de forma temprana.

Mientras miraba videos de baterías que explotaban, noté algo interesante“, dijo Tam.

“Justo antes de que comenzara el incendio, la válvula de seguridad de la batería se rompió e hizo un pequeño ruido. Pensé que podríamos usar eso“.

No fue el primero en hacer esta observación, pero quería ver si podía probar la idea por sí mismo.

Antes de que una batería de iones de litio se incendie, una reacción química hace que se acumule presión en el interior. La batería comienza a hincharse.

Muchas celdas de baterías de iones de litio no pueden expandirse porque tienen carcasas duras.

Muchas de estas carcasas duras contienen una válvula de seguridad diseñada para romperse y liberar esta presión.

Esta válvula de seguridad al romperse es el sonido que Tam escuchó en los videos. Es un silbido característico, un poco como el sonido de abrir una botella de refresco.

Estudios anteriores han observado que el sonido podría usarse en un sistema de alerta temprana.

Pero hay muchos sonidos en el mundo que son similares a una válvula de seguridad al romperse, como el uso de una grapadora o la caída de un clip.

Un detector no sería muy útil si cualquier ruido aleatorio en una habitación lo activara.

Por lo tanto, los investigadores necesitaban un software que pudiera reconocer de manera confiable el sonido de una válvula de seguridad al romperse y no detectar otros ruidos.

Decidieron usar IA. Tam y Putorti entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático para reconocer este ruido distintivo.

Para que el algoritmo funcionara, primero necesitaban muchos ejemplos del sonido.

A través de una colaboración con un laboratorio de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi’an, grabaron el audio de 38 baterías que explotaban.

Luego ajustaron la velocidad y el tono de esas grabaciones para ampliarlas a más de 1.000 muestras de audio únicas que pudieran usar para enseñarle al software cómo suena una válvula de seguridad que se rompe.

El algoritmo funciona sorprendentemente bien. Usando un micrófono montado en una cámara, los investigadores detectaron el sonido de una batería sobrecalentada el 94% del tiempo.

“Intenté confundir al algoritmo usando todo tipo de ruidos diferentes, desde grabaciones de personas caminando hasta puertas que se cierran o latas de Coca-Cola que se abren“, explicó Tam.

“Solo unos pocos de ellos confundieron al detector”.

Han solicitado una patente y planean continuar esta línea de investigación con más tipos de baterías y micrófonos.

En sus pruebas, observaron que la válvula de seguridad se rompía unos dos minutos antes de que la batería fallara catastróficamente.

También planean verificar ese tiempo de advertencia con más experimentos en una gama más amplia de baterías.

Una vez que esté completamente desarrollada, esta tecnología podría usarse para construir un nuevo tipo de alarma contra incendios.

Estas alarmas podrían instalarse en hogares y edificios de oficinas, o en lugares con muchas baterías, como almacenes y estacionamientos de vehículos eléctricos.

La advertencia anticipada que brindan podría dar tiempo a las personas para evacuar. La clave para una relación saludable con las baterías de iones de litio podría ser simplemente escuchar con atención.

Fuente: NIST

 

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