La IA puede «oír» cuando una batería de iones de litio se va a incendiar

Un equipo de investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST, por sus siglas en inglés) ha desarrollado un sistema que utiliza sonidos para identificar cuando una batería de iones de litio está a punto de incendiarse.

Los responsables del avance, Wai Cheong “Andy” Tam y Anthony Putorti, han dado un paso importante hacia una solución más segura para este problema creciente.

El desafío de las baterías de iones de litio

Las baterías de iones de litio están presentes en numerosos dispositivos cotidianos, como teléfonos móviles, portátiles, bicicletas eléctricas y vehículos eléctricos.

Son populares gracias a su capacidad para almacenar grandes cantidades de energía en un espacio reducido. Sin embargo, esta misma característica las convierte en un riesgo potencial: si se sobrecalientan o sufren daños, pueden incendiarse o incluso explotar.

Un nuevo enfoque basado en el sonido

Los métodos tradicionales de detección de incendios, como los detectores de humo, no son eficaces con las baterías de iones de litio. Estas generan muy poco humo en las primeras etapas de la combustión.

Ante este desafío, Andy Tam observó un detalle revelador mientras veía videos de baterías fallando: justo antes de incendiarse, las válvulas de seguridad de las baterías emitían un sonido característico, similar al de abrir una botella de refresco.

Las válvulas de seguridad están diseñadas para liberar presión cuando una reacción química interna provoca que la batería se hinche. El sonido resultante, un clic seguido de un siseo, se produce unos dos minutos antes de un fallo catastrófico.

El papel de la Inteligencia Artificial

Si bien el uso de sonidos como advertencia temprana no es nuevo, uno de los mayores desafíos es diferenciar el ruido de la válvula de otros sonidos comunes, como el cierre de una puerta o el uso de una grapadora. Para superar esta dificultad, los investigadores entrenaron un algoritmo de aprendizaje automático capaz de reconocer con precisión el sonido distintivo de una válvula de seguridad rompiéndose.

En colaboración con la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi’an, grabaron el audio de 38 baterías fallando y manipularon las grabaciones para crear más de 1.000 muestras únicas. Gracias a este enfoque, lograron que el sistema detectara correctamente el sonido en el 94 % de los casos, incluso en entornos ruidosos.

Este avance tiene el potencial de revolucionar la seguridad en entornos con baterías. Los investigadores planean desarrollar un nuevo tipo de alarma que, al captar estos sonidos, podría instalarse en hogares, oficinas, almacenes o estaciones de carga para vehículos eléctricos.

El tiempo adicional que ofrece esta tecnología — unos dos minutos antes de que se produzca un incendio — podría ser clave para evacuar y prevenir tragedias.