Predictive eBoost

Descripción 

El objetivo de este proyecto es diseñar nuevas estrategias, basadas en algoritmos de Machine Learning y análisis de datos, para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los motores y baterías de los vehículos eléctricos.

Las baterías de los vehículos eléctricos son cada vez más potentes y tienen más autonomía, pero también necesitan una gestión térmica adecuada. Las estrategias actuales solo tienen en cuenta la temperatura actual de los componentes del vehículo para decidir cuando enfriarlos o calentarlos. El desarrollo de sistemas más inteligentes de ayuda a la toma de decisiones, como los modelos de aprendizaje automático, permitirá conseguir unos mejores criterios de eficiencia y de consumo.

El enfoque de este proyecto consiste en utilizar información del trayecto del vehículo, como la pendiente de la vía o la velocidad de circulación, para decidir cuando activar la refrigeración de la batería y, así, poder mejorar estrategias actuales.

Periodo del proyecto 
Diciembre, 2021 - Diciembre, 2022
Cliente 
Tecnología 
Python,
Matlab,
simulink,
sklearn,
Tensorflow,
Pytorch,
Pandas
Áreas de especialización aplicadas al proyecto 
Participantes del equipo inLab 

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