Al momento de desarrollar vehículos para eficientizar los sistemas de propulsión y a su vez optimizar su proceso de desarrollo, la automotriz alemana Porsche utiliza inteligencia artificial (IA).

Cuando hablamos de inteligencia artificial al desarrollar sistemas de propulsión, no solo hablamos de motores de combustión interna, Porsche también utiliza esta tecnología para el desarrollo de sistemas de propulsión eléctrica.

Motores de Combustión Interna

En uno de los casos de uso de IA, Porsche la utiliza IA para resolver predecir el contenido de gases en el aceite del motor.  Cuando en un motor de este tipo existe un alto contenido de gas, comienza a formarse espuma en el aceite que lubrica el motor, por lo que su capacidad de lubricación se ve reducida.

Para solucionar este problema se debe diseñar el circuito para que se genere menos gas.  El problema es que para medir esto, es casi imposible hacerlo con el motor en marcha y es aquí, en este problema, cuando Porsche utiliza la inteligencia artificial para resolverlo.

Un nuevo proceso creado por la automotriz alemana ahora permite predecir con un alto grado de exactitud el contenido de gas en el aceite en cualquier momento dado y el primer motor en el que aplicaron esta avanzada tecnología fue en el bóxer del Porsche Cayman GTA, un motor de 6 cilindros.

Estado de la Batería en Vehículos Eléctricos

La empresa subsidiaria de la automotriz alemana, llamada Porsche Engineering, con la aplicación de un algoritmo de IA, ya puede determinar cómo envejecen las baterías de iones de litio, lo que implica una predicción de la autonomía mucho más fiable.

En este proceso, el algoritmo utiliza la resistencia interna de la batería y entre otras variantes, utiliza datos como la temperatura y el estado de carga.  Además también incluye datos de pruebas a largo plazo.

En este caso la IA se adapta al perfil del conductor, o sea su forma de utilizar el vehículo, para poder obtener una preducción de la autonomía mucho más cerca de la realidad.

Metodología PERL

Porsche Engineering utiliza una metodología a la que denomina PERL (Aprendizaje por refuerzo de Porsche Engineering) que según Matthias Bach, Director Sénior de Aplicación de Motores y Mecánica en Porsche Engineering, «va más allá de la solución específica de tareas individuales, porque comprende las relaciones sistémicas y aprende a tomar decisiones estratégicas«.

Bach también comenta que “con el aprendizaje por refuerzo, podemos reducir el tiempo de desarrollo al tiempo que logramos mejores resultados que los que serían posibles con los métodos convencionales”,

En la actualidad este método está siendo sometido a pruebas prácticas el área de motores, pero en un futuro planean utilizarlo también en otras pruebas en electricidad/electrónica y también en el chasis .